In [1]:
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

from IPython.display import clear_output
In [2]:
# 지도 데이터 분석 라이브러리
import fiona
import geopandas
import shapely.wkt # geometry type으로 변경해주는 라이브러리

# 데이터 분석 라이브러리
import pandas as pd
import numpy as np
import os

# 데이터 시각화 라이브러리
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.pyplot import style
import seaborn as sns
import folium
from folium.plugins import HeatMap

# 웹크롤링을 위한 라이브러리
import requests
import lxml
import json
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

import time
In [3]:
# matplotlib 한글 지원 폰트 설정
plt.rc("font", family="Malgun Gothic")

세종시 지도 시각화¶

In [3]:
geo = geopandas.read_file('./dataset/전처리전/전국_읍면동_경계.geojson', encoding='utf-8')
geo = geo[geo['sidonm'] == '세종특별자치시']
In [5]:
geo.head()
Out[5]:
OBJECTID adm_nm adm_cd adm_cd2 sgg sido sidonm temp sggnm adm_cd8 geometry
1136 1143 세종특별자치시 세종시 조치원읍 2901011 3611025000 36110 36 세종특별자치시 세종시 조치원읍 세종시 29010110 MULTIPOLYGON (((127.30161 36.58212, 127.30141 ...
1137 1145 세종특별자치시 세종시 연동면 2901032 3611032000 36110 36 세종특별자치시 세종시 연동면 세종시 29010320 MULTIPOLYGON (((127.32190 36.58265, 127.32196 ...
1138 1146 세종특별자치시 세종시 부강면 2901033 3611033000 36110 36 세종특별자치시 세종시 부강면 세종시 29010330 MULTIPOLYGON (((127.37706 36.56744, 127.37617 ...
1139 1148 세종특별자치시 세종시 장군면 2901035 3611035000 36110 36 세종특별자치시 세종시 장군면 세종시 29010350 MULTIPOLYGON (((127.21853 36.55281, 127.21882 ...
1140 1149 세종특별자치시 세종시 연서면 2901036 3611036000 36110 36 세종특별자치시 세종시 연서면 세종시 29010360 MULTIPOLYGON (((127.25867 36.61878, 127.25964 ...
In [7]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (10,10)
ax = geo.plot(column='adm_cd', color='gainsboro')
#ax.set_axis_off() # x, y축 시각화 제거
plt.show()

세종시 인구밀도 (100m x 100m) 시각화¶

In [31]:
c = fiona.open('./dataset/전처리전/세종/202204_세종시_인구_격자_100m/세종시_인구_격자_100m.shp', encoding='utf8')
population_100m = geopandas.GeoDataFrame.from_features(c, crs=c.crs).to_crs('epsg:5179')
population_100m.head()
Out[31]:
geometry gid lbl val
0 POLYGON ((977800.000 1828600.000, 977800.000 1... 다바778286 N/A 0.0
1 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 다바901373 N/A 0.0
2 POLYGON ((980600.000 1843000.000, 980600.000 1... 다바806430 27.00 27.0
3 POLYGON ((983800.000 1830600.000, 983800.000 1... 다바838306 N/A 0.0
4 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 다바693577 27.00 27.0
In [9]:
population_100m = population_100m[['geometry', 'val']]
population_100m.fillna(0).head()
Out[9]:
geometry val
0 POLYGON ((977800.000 1828600.000, 977800.000 1... 0.0
1 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 0.0
2 POLYGON ((980600.000 1843000.000, 980600.000 1... 27.0
3 POLYGON ((983800.000 1830600.000, 983800.000 1... 0.0
4 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 27.0
In [32]:
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15, 15))
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정

population_100m.plot(ax=ax1, color='gainsboro')
population_100m.plot(ax=ax1, column='val', cmap='Reds')
ax1.set_axis_off()
plt.show()

인구 밀도 확인이 어려움 -> 데이터 확인¶

In [12]:
plt.rcParams["figure.figsize"] = (5,5)
plt.plot(population_100m['val'])
plt.show()
In [13]:
population_100m[population_100m['val'] > 1000]
Out[13]:
geometry val
250 POLYGON ((977600.000 1832700.000, 977600.000 1... 2296.0

확인이 더 쉽도록 인구가 유난히 높은 곳을 제거¶

In [14]:
po_100m_1 = population_100m.drop(population_100m[population_100m['val']>1000].index)
plt.plot(po_100m_1['val'])
plt.show()
In [15]:
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15, 15))
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정

po_100m_1.plot(ax=ax1, color='gainsboro')
po_100m_1.plot(ax=ax1, column='val', cmap='Reds')
ax1.set_axis_off()
plt.show()

세종시 건축물수 (100m x 100m) 시각화¶

In [25]:
c = fiona.open('./dataset/전처리전/세종/202205_세종시_건축물수_격자_100m/세종시_건축물수_100m.shp', encoding='utf-8')
structure_100m = geopandas.GeoDataFrame.from_features(c, crs=c.crs).to_crs('epsg:5179')
structure_100m.head()
Out[25]:
geometry gid lbl val
0 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 다바901373 1.00 1.0
1 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 다바693577 20.00 20.0
2 POLYGON ((977800.000 1828800.000, 977800.000 1... 다바778288 2.00 2.0
3 POLYGON ((975800.000 1835000.000, 975800.000 1... 다바758350 3.00 3.0
4 POLYGON ((971500.000 1853500.000, 971500.000 1... 다바715535 1.00 1.0
In [17]:
structure_100m.fillna(0)

fig = plt.subplots(figsize=(5, 5))
plt.plot(structure_100m['val'])
plt.show()

시각화를 위해 이상치 제거¶

In [18]:
st_100m_1 = structure_100m.drop(structure_100m[structure_100m['val']>60].index)
fig = plt.subplots(figsize=(5, 5))
plt.plot(st_100m_1['val'])
plt.show()
In [19]:
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15, 15))
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정

st_100m_1.plot(ax=ax1, color='gainsboro')
st_100m_1.plot(ax=ax1, column='val', cmap='Reds')
ax1.set_axis_off()
plt.show()

세종시 주차장 접근성 (500m x 500m)¶

In [35]:
c = fiona.open('C:/Users/sajah/Desktop/develop/python/데이터청년캠퍼스/프로젝트/데이터/2020_세종시_주차장_접근성_격자_500m/주차장_접근성.shp', encoding='utf-8')
parking_500m = geopandas.GeoDataFrame.from_features(c, crs=c.crs).to_crs('epsg:5179')
parking_500m.head()
Out[35]:
geometry id gid sgg_nm_k sgg_nm_e sgg_cd sido_nm_k sido_nm_e sido_cd value stats_year raw_d_year
0 POLYGON ((776500.000 1567000.000, 776500.000 1... 1 가다76b67a null null 0 null null 0 -999.0 2020 202010
1 POLYGON ((776500.000 1572000.000, 776500.000 1... 2 가다76b72a null null 0 null null 0 -999.0 2020 202010
2 POLYGON ((777000.000 1566500.000, 777000.000 1... 3 가다77a66b null null 0 null null 0 -999.0 2020 202010
3 POLYGON ((777000.000 1567000.000, 777000.000 1... 4 가다77a67a null null 0 null null 0 -999.0 2020 202010
4 POLYGON ((777000.000 1571500.000, 777000.000 1... 5 가다77a71b null null 0 null null 0 -999.0 2020 202010
In [21]:
pk_500m_1 = parking_500m[parking_500m['sgg_nm_k'].str.contains('세종')]
pk_500m_1.reset_index(drop=False, inplace=True)
In [22]:
fig = plt.subplots(figsize=(5, 5))
plt.plot(pk_500m_1['value'])
plt.show()
In [27]:
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15, 15))
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정

pk_500m_1.plot(ax=ax1, color='gainsboro')
pk_500m_1.plot(ax=ax1, column='value', cmap='plasma')

plt.show()

위치에 관한 데이터가 POLYGON, 위도/경도, 주소가 존재함¶

POLYGON 좌표로 통일¶

In [28]:
# 인구 격자 100m x 100m 폴리곤 크기
po_100m_1['geometry'][0]
Out[28]:
In [29]:
# 주차장 접근성 격자 500m x 500m 폴리곤 크기
parking_500m['geometry'][0]
Out[29]:
In [36]:
# POLYGON 데이터 확인

df = pd.DataFrame(structure_100m)
df2 = pd.DataFrame(pk_500m_1)

df['geometry'] = df['geometry'].astype('string')
df2['geometry'] = df2['geometry'].astype('string')

po_100m_1['geometry'][0]
pk_500m_1['geometry'][0]

---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [36], in <cell line: 4>()
      1 # POLYGON 데이터 확인
      3 df = pd.DataFrame(structure_100m)
----> 4 df2 = pd.DataFrame(pk_500m_1)
      6 df['geometry'] = df['geometry'].astype('string')
      7 df2['geometry'] = df2['geometry'].astype('string')

NameError: name 'pk_500m_1' is not defined
In [31]:
# 슬라이싱 예시
int(df['geometry'][0][10:16])
Out[31]:
990100

폴리곤 시작점¶

In [32]:
# 가장 왼쪽의 폴리곤 시작점
poly_left = 1000000
for i, g in enumerate(df['geometry']):
    if int(g[10:16]) < poly_left:
        poly_left = int(g[10:16])

# 가장 아래의 폴리곤 시작점
poly_down = 2000000
for i, g in enumerate(df['geometry']):
    if int(g[17:24]) < poly_down:
        poly_down = int(g[17:24])

# 가장 위의 폴리곤 시작점
poly_up = 1800000
for i, g in enumerate(df['geometry']):
    if int(g[33:40]) > poly_up:
        poly_up = int(g[33:40])
        
# 가장 오른쪽의 폴리곤 시작점
poly_right = 900000
for i, g in enumerate(df['geometry']):
    if int(g[42:48]) > poly_right:
        poly_right = int(g[42:48])

print('poly_left', poly_left)
print('poly_down', poly_down)
print('poly_up', poly_up)
print('poly_right', poly_right)

poly_left 966700
poly_down 1823200
poly_up 1859600
poly_right 992100
In [27]:
print('가로길이', poly_right-poly_left)
print('세로길이', poly_up-poly_down)
print('세종시는 254 * 364의 격자로 표현 가능 (100m x 100m)')

가로길이 25400
세로길이 36400
세종시는 254 * 364의 격자로 표현 가능 (100m x 100m)
In [28]:
# geo데이터는 타입을 변경해야 수정가능

df3 = pd.DataFrame(geo)
df3['geometry'] = df3['geometry'].astype('string')
df3.reset_index(drop=False, inplace=True)
In [29]:
# 슬라이싱 예시
df3['geometry'][0][16:-3].split(', ')[0].split()
Out[29]:
['127.30161101266826', '36.582124381608836']
In [30]:
# 세종시는 결과의 위도와 경도 범위에 있음

latitude = []
longitude = []

for g in df3['geometry']:
    for l in g[16:-3].split(', '):
        longitude.append(l.split()[0])
        latitude.append(l.split()[1])
    
print('latitude : ', min(latitude), "~", max(latitude))
print('longitude : ', min(longitude), "~", max(longitude))

latitude :  36.40675835257603 ~ 36.73376199366808
longitude :  127.12765872447403 ~ 127.4092754044858

Output으로 사용할 충전소 위치 전처리¶

In [95]:
ev_charger = pd.read_csv('./dataset/전처리전/충전소 리스트.csv', encoding='utf-8')
ev_charger.head()
Out[95]:
운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고
0 환경부(한국자동차환경협회) 신북보건지소공영주차장 21 DC콤보 전라남도 영암군 전라남도 영암군 신북면 간은정로 21-7 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN
1 환경부(한국자동차환경협회) 신북보건지소공영주차장 22 DC콤보 전라남도 영암군 전라남도 영암군 신북면 간은정로 21-7 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN
2 환경부(한국자동차환경협회) 한국생산기술연구원 대경본부바이오메디칼생산기술센터 1 DC콤보 경상북도 영천시 경상북도 영천시 양호길 59 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW단독) NaN
3 환경부(한국자동차환경협회) 한국생산기술연구원 대경본부바이오메디칼생산기술센터 2 DC콤보 경상북도 영천시 경상북도 영천시 양호길 59 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW단독) NaN
4 환경부(한국자동차환경협회) (구)거진수산센터 주차장 11 DC콤보 강원도 고성군 강원도 고성군 거진읍 거진리 22-93 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN

세종시는 1380개의 충전기가 존재¶

In [96]:
ev_charger_sg = ev_charger[ev_charger['지역'] == '세종특별자치시 ']
len(ev_charger_sg)
Out[96]:
1380
In [97]:
ev_charger_sg.head()
Out[97]:
운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고
44 환경부(한국자동차환경협회) LH 세종본부 11 DC콤보 세종특별자치시 가름로 세종특별자치시 가름로 238-1 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN
45 환경부(한국자동차환경협회) LH 세종본부 12 DC콤보 세종특별자치시 가름로 세종특별자치시 가름로 238-1 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN
420 환경부(한국자동차환경협회) 고복저수지 연기대첩비공원 주차장 1 DC콤보 세종특별자치시 연서면 세종특별자치시 연서면 용암리 208-5 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN
973 환경부(한국자동차환경협회) 금암리마을회관주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 장군면 세종특별자치시 장군면 정자말길 6 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN
974 환경부(한국자동차환경협회) 금암리마을회관주차장 22 DC콤보 세종특별자치시 장군면 세종특별자치시 장군면 정자말길 6 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN

세종시는 347개 충전소가 있다고 우선 판단 가능¶

In [98]:
ev_charger_sg_dd = ev_charger_sg.drop_duplicates(['주소'])
len(ev_charger_sg_dd)
Out[98]:
347
In [99]:
ev_charger_sg_dd.head()
Out[99]:
운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고
44 환경부(한국자동차환경협회) LH 세종본부 11 DC콤보 세종특별자치시 가름로 세종특별자치시 가름로 238-1 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN
420 환경부(한국자동차환경협회) 고복저수지 연기대첩비공원 주차장 1 DC콤보 세종특별자치시 연서면 세종특별자치시 연서면 용암리 208-5 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN
973 환경부(한국자동차환경협회) 금암리마을회관주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 장군면 세종특별자치시 장군면 정자말길 6 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN
1666 환경부(한국자동차환경협회) 도담동 싱싱장터주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 보듬6로 세종특별자치시 보듬6로 16 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) 주간 유료, 야간 무료
2196 환경부(한국자동차환경협회) 명학일반산업단지 관리사무소 21 DC콤보 세종특별자치시 연동면 세종특별자치시 연동면 응암리 916 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN

주소를 검색하여 위도, 경도를 찾는 웹 크롤링¶

In [100]:
location = []

browser = webdriver.Chrome('./dataset/chromedriver.exe')

for addr in ev_charger_sg_dd['주소']:
    '''
    addr = addr.split()
    temp = ''
    
    for i, a in enumerate(addr):
        temp += a
        if i < len(addr)-1:
            temp += '+'
    '''
            
    url = 'https://map.naver.com/v5/search/' + addr
    
    browser.get(url)
    time.sleep(2)
    current_url = browser.current_url
    
    browser.get('https://xn--yq5bk9r.com/blog/map-coordinates')
    elem = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="__next"]/div/div/main/div[3]/article/div/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/input')
    elem.send_keys(current_url + Keys.TAB + Keys.ENTER)
    time.sleep(3)
    
    try:
        location_text = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="__next"]/div/div/main/div[3]/article/div/div/div/div[1]/div/div[2]/div[2]/div/div[1]').text
        
    except:
        location_text = '좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0'

    print(location_text)
    location.append((location_text.split()[4][:-1], location_text.split()[-1]))

browser.quit()

좌표 : 위도 : 36.49468870000027, 경도 : 127.2645932999995
좌표 : 위도 : 36.59959349999978, 경도 : 127.22725089999949
좌표 : 위도 : 36.438385000000245, 경도 : 127.22032839999963
좌표 : 위도 : 36.51548869999969, 경도 : 127.25912020000005
좌표 : 위도 : 36.54077219999998, 경도 : 127.33563749999936
좌표 : 위도 : 36.543736699999826, 경도 : 127.32968869999964
좌표 : 위도 : 36.49216990000007, 경도 : 127.29946630000012
좌표 : 위도 : 36.4821080999997, 경도 : 127.29089679999969
좌표 : 위도 : 36.435701300000076, 경도 : 127.22860249999991
좌표 : 위도 : 36.48461169999969, 경도 : 127.25199279999987
좌표 : 위도 : 36.599767099999795, 경도 : 127.29931299999954
좌표 : 위도 : 36.49963870000011, 경도 : 127.25910079999935
좌표 : 위도 : 36.50529750000008, 경도 : 127.26095849999983
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
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좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 36.51342200000017, 경도 : 127.24226810000003
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 36.4703661000003, 경도 : 127.27431110000012
좌표 : 위도 : 36.4734037999998, 경도 : 127.2763821999994
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 36.476695099999674, 경도 : 127.28468789999955
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 36.49800680000002, 경도 : 127.30613909999951
좌표 : 위도 : 37.84027629999997, 경도 : 127.14272589999952
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 36.485173199999636, 경도 : 127.25076489999937
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 36.62983770000006, 경도 : 127.28709370000001
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0
In [101]:
location[:5]
Out[101]:
[('36.49468870000027', '127.2645932999995'),
 ('36.59959349999978', '127.22725089999949'),
 ('36.438385000000245', '127.22032839999963'),
 ('36.51548869999969', '127.25912020000005'),
 ('36.54077219999998', '127.33563749999936')]

GCS 열을 생성하여 위도, 경도를 삽입¶

In [102]:
ev_charger_sg_dd['GCS'] = location # Geographic Coordinate System
ev_charger_sg_dd.head()
Out[102]:
운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS
44 환경부(한국자동차환경협회) LH 세종본부 11 DC콤보 세종특별자치시 가름로 세종특별자치시 가름로 238-1 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN (36.49468870000027, 127.2645932999995)
420 환경부(한국자동차환경협회) 고복저수지 연기대첩비공원 주차장 1 DC콤보 세종특별자치시 연서면 세종특별자치시 연서면 용암리 208-5 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN (36.59959349999978, 127.22725089999949)
973 환경부(한국자동차환경협회) 금암리마을회관주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 장군면 세종특별자치시 장군면 정자말길 6 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN (36.438385000000245, 127.22032839999963)
1666 환경부(한국자동차환경협회) 도담동 싱싱장터주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 보듬6로 세종특별자치시 보듬6로 16 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) 주간 유료, 야간 무료 (36.51548869999969, 127.25912020000005)
2196 환경부(한국자동차환경협회) 명학일반산업단지 관리사무소 21 DC콤보 세종특별자치시 연동면 세종특별자치시 연동면 응암리 916 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN (36.54077219999998, 127.33563749999936)

위치를 찾을 수 없는 곳은 (0, 0)으로 표시했는데 주소 이름의 문제로 검색이 안되었음¶

In [103]:
ev_charger_sg_dd[ev_charger_sg_dd.GCS == ('0', '0')]
Out[103]:
운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS
5056 환경부(한국자동차환경협회) 정부세종청사 1 DC차데모+AC3상 세종특별자치시 다솜2로 세종특별자치시 다솜2로 11, 정부세종청사 종합안내실 정문 우측도보, 정부세종청사 ... 9:00~18:00 NaN 급속(50kW) 주말, 공휴일: 이용불가/노후로 교체예정 (0, 0)
5057 환경부(한국자동차환경협회) 정부세종청사 공정거래위원회 1 DC콤보 세종특별자치시 다솜3로 세종특별자치시 다솜3로 95(어진동)세종특별자치시 다솜2로 94(어진동) 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN (0, 0)
5058 환경부(한국자동차환경협회) 정부세종청사 교육부 1 DC콤보 세종특별자치시 갈매로 세종특별자치시 갈매로 408(어진동) 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN (0, 0)
5059 환경부(한국자동차환경협회) 정부세종청사 국세청 1 DC콤보 세종특별자치시 국세청로 세종특별자치시 국세청로 8-14(나성동) 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN (0, 0)
5060 환경부(한국자동차환경협회) 정부세종청사 농림축산식품부/해양수산부 1 DC콤보 세종특별자치시 다솜2로 세종특별자치시 다솜2로 94(어진동) 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN (0, 0)
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
129073 한국전자금융 세종 센트럴테라스 1 AC완속 세종특별자치시 대평4길 세종특별자치시 대평4길 17센트럴테라스(679 센트럴테라스) 24시간 이용가능 NaN 7kW NaN (0, 0)
129075 한국전자금융 세종 우빈가온 1 AC완속 세종특별자치시 한누리대로 세종특별자치시 한누리대로 201우빈가온(715 우빈가온) 24시간 이용가능 NaN 7kW NaN (0, 0)
129078 한국전자금융 세종 판타지타워 1 AC완속 세종특별자치시 한누리대로 세종특별자치시 한누리대로 2257판타지타워(699 판타지타워) 24시간 이용가능 NaN 7kW NaN (0, 0)
129081 한국전자금융 세종 펠리체타워1 1 AC완속 세종특별자치시 대평로 세종특별자치시 대평로 71펠리체타워1(687 펠리체타워1) 24시간 이용가능 NaN 7kW NaN (0, 0)
129647 에너넷 세종시 네이버타워 13 AC완속 세종특별자치시 호려울로 세종특별자치시 호려울로 9지하주차장 3층(755 네이버타워) 24시간 이용가능 NaN 7kW NaN (0, 0)

224 rows × 12 columns

주소를 다음과 같이 변경¶

In [104]:
print(ev_charger_sg_dd['주소'].loc[5057])
print('↓')
print(ev_charger_sg_dd['주소'].loc[5057].split(',')[0].split('(')[0])

세종특별자치시 다솜3로 95(어진동)세종특별자치시 다솜2로 94(어진동)
↓
세종특별자치시 다솜3로 95
In [105]:
browser = webdriver.Chrome('./dataset/chromedriver.exe')

for i in ev_charger_sg_dd[ev_charger_sg_dd.GCS == ('0', '0')].index:
    
    addr = ev_charger_sg_dd['주소'].loc[i].split(',')[0].split('(')[0]
    
    url = 'https://map.naver.com/v5/search/' + addr
    
    browser.get(url)
    time.sleep(2)
    current_url = browser.current_url
    
    browser.get('https://xn--yq5bk9r.com/blog/map-coordinates')
    elem = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="__next"]/div/div/main/div[3]/article/div/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/input')
    elem.send_keys(current_url + Keys.TAB + Keys.ENTER)
    time.sleep(3)
    
    try:
        location_text = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="__next"]/div/div/main/div[3]/article/div/div/div/div[1]/div/div[2]/div[2]/div/div[1]').text
        
    except:
        location_text = '좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0'

    print(location_text)    
    ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[i] = (location_text.split()[4][:-1], location_text.split()[-1])

browser.quit()

좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.504252199999875, 경도 : 127.26643939999992
좌표 : 위도 : 36.49905729999989, 경도 : 127.26457770000002
좌표 : 위도 : 36.485273699999965, 경도 : 127.2582090999997
좌표 : 위도 : 36.50464530000004, 경도 : 127.26364119999936
좌표 : 위도 : 36.49784919999978, 경도 : 127.26427089999979
좌표 : 위도 : 36.484163500000186, 경도 : 127.26039459999943
좌표 : 위도 : 36.48143850000002, 경도 : 127.26159809999973
좌표 : 위도 : 36.48143850000002, 경도 : 127.26159809999973
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.5176504999998, 경도 : 127.23681899999987
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.50233139999974, 경도 : 127.24834130000015
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.51759979999976, 경도 : 127.25592389999936
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.51750449999976, 경도 : 127.2404916
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.5102673000001, 경도 : 127.2459141999993
좌표 : 위도 : 36.51039460000001, 경도 : 127.24668029999933
좌표 : 위도 : 36.59603790000012, 경도 : 127.29216759999967
좌표 : 위도 : 36.47921409999985, 경도 : 127.29131139999983
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.60157469999998, 경도 : 127.3020091000002
좌표 : 위도 : 36.60219389999966, 경도 : 127.30106279999964
좌표 : 위도 : 36.52918080000021, 경도 : 127.34984539999988
좌표 : 위도 : 37.400672800000024, 경도 : 126.91731549999957
좌표 : 위도 : 36.60468770000002, 경도 : 127.2883634999999
좌표 : 위도 : 36.58991169999999, 경도 : 127.28793269999932
좌표 : 위도 : 36.60055989999957, 경도 : 127.29731669999927
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.50719739999965, 경도 : 127.26424469999944
좌표 : 위도 : 36.50094609999962, 경도 : 127.2407104000001
좌표 : 위도 : 36.47521089999993, 경도 : 127.2811982999993
좌표 : 위도 : 36.503263899999816, 경도 : 127.23692000000014
좌표 : 위도 : 36.50461099999983, 경도 : 127.23738789999975
좌표 : 위도 : 36.5162202999999, 경도 : 127.23939799999937
좌표 : 위도 : 36.51036489999961, 경도 : 127.25729899999945
좌표 : 위도 : 36.51152149999992, 경도 : 127.25798389999994
좌표 : 위도 : 36.51816250000022, 경도 : 127.2385681999999
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.49176670000014, 경도 : 127.29991660000006
좌표 : 위도 : 36.508252399999904, 경도 : 127.26139389999989
좌표 : 위도 : 36.59232300000019, 경도 : 127.28753990000007
좌표 : 위도 : 36.51446099999966, 경도 : 127.24227019999977
좌표 : 위도 : 36.592895100000234, 경도 : 127.29149219999951
좌표 : 위도 : 36.465016899999796, 경도 : 127.27726550000014
좌표 : 위도 : 36.59408449999967, 경도 : 127.28754429999954
좌표 : 위도 : 36.59232300000019, 경도 : 127.28753990000007
좌표 : 위도 : 36.59232300000019, 경도 : 127.28753990000007
좌표 : 위도 : 36.59232300000019, 경도 : 127.28753990000007
좌표 : 위도 : 36.58991169999999, 경도 : 127.28793269999932
좌표 : 위도 : 36.59410259999994, 경도 : 127.28356239999944
좌표 : 위도 : 36.50529750000008, 경도 : 127.26095849999983
좌표 : 위도 : 36.485246099999905, 경도 : 127.3035049999995
좌표 : 위도 : 36.51950680000026, 경도 : 127.25390399999984
좌표 : 위도 : 36.491195099999715, 경도 : 127.32436479999996
좌표 : 위도 : 36.47115679999972, 경도 : 127.24893890000018
좌표 : 위도 : 36.49071070000002, 경도 : 127.25670079999938
좌표 : 위도 : 36.49468870000027, 경도 : 127.2645932999995
좌표 : 위도 : 36.50694369999999, 경도 : 127.26199109999988
좌표 : 위도 : 36.509862699999694, 경도 : 127.26374369999931
좌표 : 위도 : 36.492337000000155, 경도 : 127.30154249999934
좌표 : 위도 : 36.51385919999983, 경도 : 127.22941239999993
좌표 : 위도 : 36.51414370000022, 경도 : 127.25837879999983
좌표 : 위도 : 36.4804917000002, 경도 : 127.29373839999933
좌표 : 위도 : 36.51256900000012, 경도 : 127.24262209999965
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.49490139999968, 경도 : 127.26133869999983
좌표 : 위도 : 36.469292800000154, 경도 : 127.27497019999939
좌표 : 위도 : 36.47632640000016, 경도 : 127.2890611999997
좌표 : 위도 : 36.48234669999978, 경도 : 127.29013889999943
좌표 : 위도 : 36.47542289999967, 경도 : 127.2844832999997
좌표 : 위도 : 36.51145659999968, 경도 : 127.22956589999961
좌표 : 위도 : 36.50742049999987, 경도 : 127.23726800000016
좌표 : 위도 : 36.51968629999961, 경도 : 127.23558679999945
좌표 : 위도 : 36.4639498000001, 경도 : 127.27989979999927
좌표 : 위도 : 36.471015900000175, 경도 : 127.27826949999962
좌표 : 위도 : 36.5154555000001, 경도 : 127.26086249999996
좌표 : 위도 : 36.48890949999959, 경도 : 127.24935789999981
좌표 : 위도 : 36.61530919999976, 경도 : 127.28075539999998
좌표 : 위도 : 36.516167100000295, 경도 : 127.23752909999975
좌표 : 위도 : 36.516167100000295, 경도 : 127.23752909999975
좌표 : 위도 : 36.49528149999999, 경도 : 127.24446210000004
좌표 : 위도 : 36.604582999999856, 경도 : 127.29663339999983
좌표 : 위도 : 36.51725149999985, 경도 : 127.2480697999997
좌표 : 위도 : 36.48220770000011, 경도 : 127.29679159999944
좌표 : 위도 : 36.48353730000011, 경도 : 127.30005589999945
좌표 : 위도 : 36.48992880000015, 경도 : 127.29801700000017
좌표 : 위도 : 36.50606309999965, 경도 : 127.26708499999941
좌표 : 위도 : 36.604575099999785, 경도 : 127.29605080000013
좌표 : 위도 : 36.48056839999958, 경도 : 127.2594606999999
좌표 : 위도 : 36.481003300000204, 경도 : 127.25621479999961
좌표 : 위도 : 36.48064060000019, 경도 : 127.24997580000014
좌표 : 위도 : 36.47182310000014, 경도 : 127.27826039999931
좌표 : 위도 : 36.50233139999974, 경도 : 127.24834130000015
좌표 : 위도 : 36.52951729999983, 경도 : 127.37059999999971
좌표 : 위도 : 36.55896970000018, 경도 : 127.32616679999985
좌표 : 위도 : 36.47401620000013, 경도 : 127.28341800000008
좌표 : 위도 : 36.48409689999988, 경도 : 127.2993209999993
좌표 : 위도 : 36.51218010000023, 경도 : 127.24615549999994
좌표 : 위도 : 36.49677069999987, 경도 : 127.2052474000001
좌표 : 위도 : 36.58991169999999, 경도 : 127.28793269999932
좌표 : 위도 : 36.50449039999974, 경도 : 127.24655469999972
좌표 : 위도 : 36.479332300000024, 경도 : 127.25418679999987
좌표 : 위도 : 36.498773199999704, 경도 : 127.30648599999992
좌표 : 위도 : 36.61018220000009, 경도 : 127.28152169999998
좌표 : 위도 : 36.513311599999916, 경도 : 127.23780900000001
좌표 : 위도 : 36.492984199999604, 경도 : 127.3014539000001
좌표 : 위도 : 36.60976409999969, 경도 : 127.29214419999954
좌표 : 위도 : 36.595695299999896, 경도 : 127.28220889999935
좌표 : 위도 : 36.48094519999974, 경도 : 127.28853179999992
좌표 : 위도 : 36.47885049999969, 경도 : 127.2817860999994
좌표 : 위도 : 36.48663399999961, 경도 : 127.26310279999976
좌표 : 위도 : 36.49945840000017, 경도 : 127.32469779999964
좌표 : 위도 : 36.50733989999981, 경도 : 127.25465219999974
좌표 : 위도 : 36.52691879999968, 경도 : 127.26367809999927
좌표 : 위도 : 36.502580400000085, 경도 : 127.2609444
좌표 : 위도 : 36.50127439999959, 경도 : 127.25734439999961
좌표 : 위도 : 36.51130089999977, 경도 : 127.2429480000001
좌표 : 위도 : 36.49518660000011, 경도 : 127.24898879999937
좌표 : 위도 : 36.496597800000124, 경도 : 127.33057370000009
좌표 : 위도 : 36.47968169999984, 경도 : 127.28552819999943
좌표 : 위도 : 36.47822629999965, 경도 : 127.28949819999988
좌표 : 위도 : 36.47822629999965, 경도 : 127.28949819999988
좌표 : 위도 : 36.479997999999775, 경도 : 127.28625830000007
좌표 : 위도 : 36.47492990000013, 경도 : 127.27422759999996
좌표 : 위도 : 36.507805399999626, 경도 : 127.2617048
좌표 : 위도 : 36.48445770000006, 경도 : 127.25550459999926
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.49547480000018, 경도 : 127.26654159999941
좌표 : 위도 : 36.49547480000018, 경도 : 127.26654159999941
좌표 : 위도 : 36.49599840000026, 경도 : 127.26293189999953
좌표 : 위도 : 36.49599840000026, 경도 : 127.26293189999953
좌표 : 위도 : 36.497939599999654, 경도 : 127.36029499999994
좌표 : 위도 : 36.4737112999997, 경도 : 127.2744657999999
좌표 : 위도 : 36.4737112999997, 경도 : 127.2744657999999
좌표 : 위도 : 36.50705740000009, 경도 : 127.23799990000006
좌표 : 위도 : 36.69594110000018, 경도 : 127.21126849999996
좌표 : 위도 : 36.483650500000095, 경도 : 127.25181550000003
좌표 : 위도 : 36.50300899999968, 경도 : 127.2334226999997
좌표 : 위도 : 36.51111559999977, 경도 : 127.22643509999939
좌표 : 위도 : 36.49197949999983, 경도 : 127.25225349999943
좌표 : 위도 : 36.49401409999983, 경도 : 127.25185159999988
좌표 : 위도 : 36.4914252000001, 경도 : 127.2398008999999
좌표 : 위도 : 36.50662040000022, 경도 : 127.24557749999975
좌표 : 위도 : 36.50366259999994, 경도 : 127.2316341
좌표 : 위도 : 36.4882669000002, 경도 : 127.26413849999963
좌표 : 위도 : 36.51268190000017, 경도 : 127.25548489999989
좌표 : 위도 : 36.514027699999716, 경도 : 127.25534550000003
좌표 : 위도 : 36.5117880999996, 경도 : 127.25940839999963
좌표 : 위도 : 36.509862699999694, 경도 : 127.26374369999931
좌표 : 위도 : 36.51007020000028, 경도 : 127.25514589999969
좌표 : 위도 : 36.515545200000076, 경도 : 127.25525309999958
좌표 : 위도 : 36.4628486000002, 경도 : 127.27791439999945
좌표 : 위도 : 36.51050460000026, 경도 : 127.24914059999934
좌표 : 위도 : 36.508817699999874, 경도 : 127.2464036999998
좌표 : 위도 : 36.48890949999959, 경도 : 127.24935789999981
좌표 : 위도 : 36.48932500000004, 경도 : 127.25260659999945
좌표 : 위도 : 36.4879080999999, 경도 : 127.25465600000004
좌표 : 위도 : 36.4812728000002, 경도 : 127.24622210000007
좌표 : 위도 : 37.32122999999983, 경도 : 127.12472569999932
좌표 : 위도 : 36.48401030000008, 경도 : 127.25550049999937
좌표 : 위도 : 36.48093169999961, 경도 : 127.30370389999932
좌표 : 위도 : 36.496335800000146, 경도 : 127.2623026999996
좌표 : 위도 : 36.49682720000019, 경도 : 127.26045409999942
좌표 : 위도 : 36.497419399999764, 경도 : 127.25881769999974
좌표 : 위도 : 36.499652900000065, 경도 : 127.30771039999966
좌표 : 위도 : 36.593700899999725, 경도 : 127.29089509999997
좌표 : 위도 : 36.593506300000094, 경도 : 127.29311840000015
좌표 : 위도 : 36.59023750000008, 경도 : 127.29358109999934
좌표 : 위도 : 36.476092799999606, 경도 : 127.2471638999998
좌표 : 위도 : 36.47619500000027, 경도 : 127.25145049999949
좌표 : 위도 : 36.474158600000045, 경도 : 127.24804320000023
좌표 : 위도 : 36.50807959999964, 경도 : 127.25994620000009
좌표 : 위도 : 36.469292800000154, 경도 : 127.27497019999939
좌표 : 위도 : 36.47679309999968, 경도 : 127.27975569999947
좌표 : 위도 : 36.47717369999957, 경도 : 127.29214049999966
좌표 : 위도 : 36.47876479999976, 경도 : 127.29501539999984
좌표 : 위도 : 36.603322299999824, 경도 : 127.28515629999967
좌표 : 위도 : 36.50998380000012, 경도 : 127.25289589999954
좌표 : 위도 : 36.48807459999978, 경도 : 127.24188629999989
좌표 : 위도 : 37.54944129999967, 경도 : 127.06959720000016
좌표 : 위도 : 36.478519000000006, 경도 : 127.28323159999994
좌표 : 위도 : 36.47877699999993, 경도 : 127.28381410000004
좌표 : 위도 : 36.43869039999989, 경도 : 127.21396450000017
좌표 : 위도 : 36.502724399999884, 경도 : 127.2416774999997
좌표 : 위도 : 36.4852692, 경도 : 127.24484840000008
좌표 : 위도 : 36.63502299999973, 경도 : 127.2883659000001
좌표 : 위도 : 36.53352229999989, 경도 : 127.34298810000003
좌표 : 위도 : 36.49856680000018, 경도 : 127.25961989999962
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 37.4040625999996, 경도 : 126.94139119999966
좌표 : 위도 : 36.686859199999645, 경도 : 127.21631970000004
좌표 : 위도 : 36.493942100000034, 경도 : 127.25533389999997
좌표 : 위도 : 36.49298939999962, 경도 : 127.25528319999981
좌표 : 위도 : 36.517456700000125, 경도 : 127.25297719999955
좌표 : 위도 : 36.58970009999983, 경도 : 127.2967359999993
좌표 : 위도 : 36.4804917000002, 경도 : 127.29373839999933
좌표 : 위도 : 36.49758990000023, 경도 : 127.23838779999936
좌표 : 위도 : 36.492842, 경도 : 127.25651899999961
좌표 : 위도 : 36.49247419999964, 경도 : 127.2565271999994
좌표 : 위도 : 36.49173910000024, 경도 : 127.2565894999996
좌표 : 위도 : 36.48249319999987, 경도 : 127.26085659999994
좌표 : 위도 : 36.48320549999964, 경도 : 127.25917829999992
좌표 : 위도 : 36.61191610000013, 경도 : 127.29405839999974
좌표 : 위도 : 36.482770800000125, 경도 : 127.26139140000015
좌표 : 위도 : 36.512851500000224, 경도 : 127.25414099999965
좌표 : 위도 : 36.49008880000014, 경도 : 127.29832559999964
좌표 : 위도 : 37.3896953000001, 경도 : 126.63703039999996
좌표 : 위도 : 36.482490899999846, 경도 : 127.25597909999941
좌표 : 위도 : 36.47261709999958, 경도 : 127.2738207
좌표 : 위도 : 36.47326970000011, 경도 : 127.27307139999957
좌표 : 위도 : 36.47710269999991, 경도 : 127.2877025999996
In [106]:
ev_charger_sg_dd.reset_index(drop=False, inplace=True)

여전히 주소를 못 찾은 곳이 있었지만 6개밖에 없어서 직접 수정¶

In [107]:
ev_charger_sg_dd[ev_charger_sg_dd['GCS'] == ('0', '0')]
Out[107]:
index 운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS
In [123]:
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[40] = ('36.5176504999998', '127.23681899999987')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[149] = ('36.51420640000002', '127.25755629999962')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[229] = ('36.48445770000006', '127.25655059999953')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[239] = ('36.50705740000009', '127.23799990000006')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[275] = ('36.48093169999961', '127.30474989999959')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[340] = ('36.512851500000224', '127.25414099999965')
In [125]:
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[0]
Out[125]:
('36.49468870000027', '127.2645932999995')

모든 주소에 대응하는 좌표를 찾았음을 확인¶

In [109]:
ev_charger_sg_dd[ev_charger_sg_dd['GCS'] == ('0', '0')]
Out[109]:
index 운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS

데이터를 확인해보니, 크롤링 중 장소를 찾지 못한 곳은 세종시를 벗어난 좌표로 입력되었음이 확인됨 -> 수정¶

In [138]:
uncorrected = []

for i, GCS in enumerate(ev_charger_sg_dd['GCS']):
    if float(GCS[0]) > 36.73376199366808:
        uncorrected.append(i)
In [140]:
print(uncorrected)

[13, 19, 20, 21, 36, 37, 38, 39, 41, 44, 45, 49, 51, 53, 58, 60, 62, 65, 67, 70, 71, 72, 80, 82, 92, 97, 99, 100, 115, 117, 145, 152, 172, 175, 176, 177, 178, 200, 230, 267, 269, 270, 271, 272, 276, 277, 278, 279, 280, 281, 286, 291, 292, 308, 313, 323, 324, 325, 342]
In [194]:
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[13] = ('36.4909963999996', '127.26840099999957')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[19] = ('36.522604000000015', '127.26327879999994')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[20] = ('36.53482890000013', '127.23519810000009')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[21] = ('36.50479809999993', '127.2618747999997')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[36] = ('36.5134107999997', '127.22823530000007')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[37] = ('36.51199240000015', '127.22567339999972')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[38] = ('36.518056599999646', '127.23254189999959')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[39] = ('36.5162945999997', '127.23624839999938')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[41] = ('36.519642299999695', '127.23539559999982')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[44] = ('36.50627390000004', '127.23460489999954')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[45] = ('36.51092240000024', '127.2209318999997')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[49] = ('36.50564190000019', '127.24751209999985')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[51] = ('36.50436150000021', '127.23902059999959')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[53] = ('36.500301599999894', '127.24906589999989')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[58] = ('36.51469170000016', '127.26174279999957')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[60] = ('36.5147465999997', '127.26330659999952')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[62] = ('36.51533990000013', '127.25889149999955')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[65] = ('36.5171367999996', '127.25514749999981')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[67] = ('36.509874599999684', '127.25854010000015')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[70] = ('36.51613240000004', '127.24148599999957')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[71] = ('36.51665699999964', '127.24706169999943')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[72] = ('36.51344099999958', '127.24648210000001')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[80] = ('36.48942059999998', '127.24274109999963')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[82] = ('36.490234399999636', '127.29927540000004')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[92] = ('36.602512499999854', '127.29202979999997')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[97] = ('36.516656100000226', '127.22842019999962')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[99] = ('36.47891159999972', '127.25693559999992')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[100] = ('36.47570240000019', '127.24746600000007')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[115] = ('36.519364100000246', '127.23988010000016')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[117] = ('36.529794400000085', '127.35970419999958')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[145] = ('36.509862699999694', '127.26374369999931')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[152] = ('36.595695299999896', '127.28430099999945')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[172] = ('36.559373599999745', '127.27901069999986')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[175] = ('36.48220770000011', '127.29679159999944')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[176] = ('36.48220770000011', '127.29679159999944')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[177] = ('36.48220770000011', '127.29679159999944')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[178] = ('36.48220770000011', '127.29679159999944')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[200] = ('36.47921409999985', '127.29131139999983')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[230] = ('36.48401030000008', '127.25550049999937')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[267] = ('36.48980019999993', '127.25407000000008')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[269] = ('36.48799049999996', '127.24376009999946')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[270] = ('36.48863980000002', '127.2466074999996')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[271] = ('36.48863980000002', '127.2466074999996')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[272] = ('36.48863980000002', '127.2466074999996')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[276] = ('36.48992880000015', '127.29801700000017')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[277] = ('36.506116899999846', '127.24501679999963')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[278] = ('36.50705740000009', '127.23799990000006')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[279] = ('36.5910495999999', '127.29170359999992')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[280] = ('36.468882899999606', '127.28091920000004')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[281] = ('36.478038800000206', '127.28490119999968')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[286] = ('36.62731739999959', '127.28843199999973')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[291] = ('36.476092799999606', '127.2471638999998')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[292] = ('36.476092799999606', '127.2471638999998')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[308] = ('36.54384530000025', '127.3350013999993')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[313] = ('36.48054880000023', '127.28347669999998')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[323] = ('36.514048099999805', '127.27026749999987')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[324] = ('36.478170399999705', '127.2553922999994')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[325] = ('36.478170399999705', '127.2553922999994')
ev_charger_sg_dd['GCS'].loc[342] = ('36.47325169999979', '127.26758069999954')

좌표가 중복되는 곳이 있음 ( 주소가 다르지만 사실 같은 주소인 경우가 있음)¶

ex) 신흥리, 푸르지오1차)지하 1층 101동, 신흥리, 푸르지오1차)지하 1층 102동¶
In [196]:
# 중복 확인
len(ev_charger_sg_dd[ev_charger_sg_dd['GCS'].duplicated()])
Out[196]:
52
In [197]:
ev_charger_sg_dd[ev_charger_sg_dd['GCS'].duplicated()].head()
Out[197]:
index 운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS
30 5537 환경부(한국자동차환경협회) 첫마을 BRT 환승주차장 B 1 DC차데모+AC3상+DC콤보 세종특별자치시 나성남로 세종특별자치시 나성남로 7-7 BRT환승센터 B주차장 B1 (나성동 778) 24시간 이용가능 NaN 급속(50kW) 주차요금 : 15분당 300원, 2시간 초과시 15분당 400원/노후로 교체예정 (36.48143850000002, 127.26159809999973)
34 9424 한국전력 2생활권 환승주차장 1 DC차데모+AC3상+DC콤보 세종특별자치시 나성동 세종특별자치시 나성동 535 24시간 이용가능 NaN NaN NaN (36.48143850000002, 127.26159809999973)
126 33929 차지비 조치원신흥푸르지오101동 2 AC완속 세종특별자치시 조치원읍 세종특별자치시 조치원읍 도원1로 16 (신흥리, 푸르지오1차)지하 1층 101동 A... 24시간 이용가능 NaN NaN 입주민 등 거주자 외 출입 제한 (36.59232300000019, 127.28753990000007)
127 33932 차지비 조치원신흥푸르지오107동 2 AC완속 세종특별자치시 조치원읍 세종특별자치시 조치원읍 도원1로 16 (신흥리, 푸르지오1차)지하 1층 104동 C... 24시간 이용가능 NaN NaN 입주민 등 거주자 외 출입 제한 (36.59232300000019, 127.28753990000007)
128 33934 차지비 조치원신흥푸르지오112동 1 AC완속 세종특별자치시 조치원읍 세종특별자치시 조치원읍 도원1로 16 (신흥리, 푸르지오1차)지하 1층 112동 1... 24시간 이용가능 NaN NaN 입주민 등 거주자 외 출입 제한 (36.59232300000019, 127.28753990000007)
In [198]:
# 중복 제거
ev_charger_sg_dd = ev_charger_sg_dd.drop_duplicates(['GCS'])

129689(전국 충전기 수) -> 1380(세종시 내 충전기 수) -> 전처리 결과 세종시 내 충전소는 295곳으로 집계 됨¶

In [199]:
print(len(ev_charger_sg_dd))
ev_charger_sg_dd.head()

295
Out[199]:
index 운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS
0 44 환경부(한국자동차환경협회) LH 세종본부 11 DC콤보 세종특별자치시 가름로 세종특별자치시 가름로 238-1 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN (36.49468870000027, 127.2645932999995)
1 420 환경부(한국자동차환경협회) 고복저수지 연기대첩비공원 주차장 1 DC콤보 세종특별자치시 연서면 세종특별자치시 연서면 용암리 208-5 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN (36.59959349999978, 127.22725089999949)
2 973 환경부(한국자동차환경협회) 금암리마을회관주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 장군면 세종특별자치시 장군면 정자말길 6 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN (36.438385000000245, 127.22032839999963)
3 1666 환경부(한국자동차환경협회) 도담동 싱싱장터주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 보듬6로 세종특별자치시 보듬6로 16 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) 주간 유료, 야간 무료 (36.51548869999969, 127.25912020000005)
4 2196 환경부(한국자동차환경협회) 명학일반산업단지 관리사무소 21 DC콤보 세종특별자치시 연동면 세종특별자치시 연동면 응암리 916 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN (36.54077219999998, 127.33563749999936)

위도/경도를 POLYGON 좌표로 치환¶

In [247]:
poly = []

# 한 격자당 위도 변화
length_100m = (36.73376199366808 - 36.40675835257603) / 364

# 한 격자당 경도 변화
width_100m = (127.4092754044858 - 127.12765872447403) / 254

for i, GCS in enumerate(ev_charger['GCS']):
    poly_x = 966700 + (float(GCS.split()[1][1:-2]) - 127.12765872447403)/width_100m * 100
    poly_y = 1823200 + (float(GCS.split()[0][2:-2]) - 36.40675835257603)/length_100m * 100
    #print('(', GCS.split()[0][2:-2] + ",", GCS.split()[1][1:-2], ')', end=('→'))
    #print('(', poly_y, ",", poly_x, ')')
    poly.append((poly_x, poly_y))
In [248]:
ev_charger['POLYGON'] = poly
ev_charger.head()
Out[248]:
운영기관 충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS POLYGON
0 환경부(한국자동차환경협회) LH 세종본부 11 DC콤보 세종특별자치시 가름로 세종특별자치시 가름로 238-1 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN ('36.49468870000027', '127.2645932999995') (979050.6115411974, 1832987.8562928336)
1 환경부(한국자동차환경협회) 고복저수지 연기대첩비공원 주차장 1 DC콤보 세종특별자치시 연서면 세종특별자치시 연서면 용암리 208-5 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN ('36.59959349999978', '127.22725089999949') (975682.5689949933, 1844665.202475371)
2 환경부(한국자동차환경협회) 금암리마을회관주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 장군면 세종특별자치시 장군면 정자말길 6 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN ('36.438385000000245', '127.22032839999963') (975058.2043444724, 1826720.480574458)
3 환경부(한국자동차환경협회) 도담동 싱싱장터주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 보듬6로 세종특별자치시 보듬6로 16 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) 주간 유료, 야간 무료 ('36.51548869999969', '127.25912020000005') (978556.9733803463, 1835303.1821939477)
4 환경부(한국자동차환경협회) 명학일반산업단지 관리사무소 21 DC콤보 세종특별자치시 연동면 세종특별자치시 연동면 응암리 916 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN ('36.54077219999998', '127.33563749999936') (985458.3381002956, 1838117.5832719812)
In [20]:
ev_charger.to_csv('./dataset/전처리후/세종/세종시충전소위치.csv', index = False)
In [41]:
ev_charger = pd.read_csv('./dataset/전처리후/세종/세종시충전소위치.csv')
ev_charger.head()
Out[41]:
충전소 충전기ID 충전기타입 지역 시군구 주소 이용가능시간 이용자 제한 충전용량 비고 GCS POLYGON
0 LH 세종본부 11 DC콤보 세종특별자치시 가름로 세종특별자치시 가름로 238-1 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN ('36.49468870000027', '127.2645932999995') (979050.6115411974, 1832987.8562928336)
1 고복저수지 연기대첩비공원 주차장 1 DC콤보 세종특별자치시 연서면 세종특별자치시 연서면 용암리 208-5 24시간 이용가능 NaN 급속(100kW멀티) NaN ('36.59959349999978', '127.22725089999949') (975682.5689949933, 1844665.202475371)
2 금암리마을회관주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 장군면 세종특별자치시 장군면 정자말길 6 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN ('36.438385000000245', '127.22032839999963') (975058.2043444724, 1826720.480574458)
3 도담동 싱싱장터주차장 21 DC콤보 세종특별자치시 보듬6로 세종특별자치시 보듬6로 16 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) 주간 유료, 야간 무료 ('36.51548869999969', '127.25912020000005') (978556.9733803463, 1835303.1821939477)
4 명학일반산업단지 관리사무소 21 DC콤보 세종특별자치시 연동면 세종특별자치시 연동면 응암리 916 24시간 이용가능 NaN 급속(200kW동시) NaN ('36.54077219999998', '127.33563749999936') (985458.3381002956, 1838117.5832719812)

데이터 병합¶

In [38]:
# geometry는 type 상 기준으로 삼을 수 없음
# 따라서 GeoDataFrame 구조를 DataFrame으로 변경 후 진행

po = pd.DataFrame(population_100m)
st = pd.DataFrame(structure_100m)

po['geometry'] = po['geometry'].astype('string')
st['geometry'] = st['geometry'].astype('string')
population_100m.rename(columns={'val':'인구수'}, inplace=True)

st = st[['geometry', 'val']]
st.rename(columns={'val':'건축물수'}, inplace=True)
In [39]:
material = pd.merge(po, st, on='geometry')
material.head()
Out[39]:
geometry gid lbl 인구수 건축물수
0 POLYGON ((977800 1828600, 977800 1828700, 9779... 다바778286 N/A 0.0 1.0
1 POLYGON ((990100 1837300, 990100 1837400, 9902... 다바901373 N/A 0.0 1.0
2 POLYGON ((980600 1843000, 980600 1843100, 9807... 다바806430 27.00 27.0 4.0
3 POLYGON ((983800 1830600, 983800 1830700, 9839... 다바838306 N/A 0.0 3.0
4 POLYGON ((969300 1857700, 969300 1857800, 9694... 다바693577 27.00 27.0 20.0

충전소의 위치와 폴리곤 위치를 매칭¶

In [42]:
EV = []
for g in material.geometry:
    g = g.split()
    # print(g[1][2:], g[2][:-1], g[4][:-1], g[5]) # 폴리곤의 좌측x, 하단y, 상단y, 우측x 좌표
    temp = 0
    for p in ev_charger.POLYGON:
        p = p.split()
        x = int(float(p[0][1:-1]))
        y = int(float(p[1][:-1]))
        
        if x>int(g[1][2:]) and x<int(g[5]) and y>int(g[2][:-1]) and y<int(g[4][:-1]):
            temp = 1
            break
            
    EV.append(temp)
In [43]:
material['EV'] = EV
material.head()
Out[43]:
geometry gid lbl 인구수 건축물수 EV
0 POLYGON ((977800 1828600, 977800 1828700, 9779... 다바778286 N/A 0.0 1.0 0
1 POLYGON ((990100 1837300, 990100 1837400, 9902... 다바901373 N/A 0.0 1.0 0
2 POLYGON ((980600 1843000, 980600 1843100, 9807... 다바806430 27.00 27.0 4.0 0
3 POLYGON ((983800 1830600, 983800 1830700, 9839... 다바838306 N/A 0.0 3.0 0
4 POLYGON ((969300 1857700, 969300 1857800, 9694... 다바693577 27.00 27.0 20.0 0
In [45]:
material.fillna(0, inplace=True)
In [46]:
# geometry가 merge 과정에서 type이 변경되어 shapely.wkt 라이브러리로 재정의
P = []
for s in material['geometry']:
    P.append(shapely.wkt.loads(s))

material['geometry'] = P
In [47]:
gdf = geopandas.GeoDataFrame(material, geometry=P)
gdf.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_1.geojson', driver='GeoJSON')
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_1.geojson', encoding='utf-8')
material.head()
Out[47]:
gid lbl 인구수 건축물수 EV geometry
0 다바778286 N/A 0.0 1.0 0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0...
1 다바901373 N/A 0.0 1.0 0 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0...
2 다바806430 27.00 27.0 4.0 0 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0...
3 다바838306 N/A 0.0 3.0 0 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0...
4 다바693577 27.00 27.0 20.0 0 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0...

세종시 충전소 위치¶

In [294]:
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(15, 15))
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정

material['geometry'].plot(ax=ax1, color='gainsboro')
material.plot(ax=ax1, column='EV', cmap='Reds')
ax1.set_axis_off()
plt.show()

격자 중심점의 위도/경도 찾기¶

In [49]:
#### polygon 데이터를 슬라이싱하기 위해 string으로 변환
polygon = material['geometry'].astype('string')
polygon[0]
Out[49]:
'POLYGON ((977800 1828600, 977800 1828700, 977900 1828700, 977900 1828600, 977800 1828600))'
In [50]:
#int(polygon[0].split()[1][2:]) + 50
int(polygon[0].split()[2][:-1]) + 50
Out[50]:
1828650
In [51]:
loc = []

# 한 격자당 위도 변화
length_100m = (36.73376199366808 - 36.40675835257603) / 364

# 한 격자당 경도 변화
width_100m = (127.4092754044858 - 127.12765872447403) / 254

for i, P in enumerate(polygon):
    lat = (int(P.split()[2][:-1]) + 50 - 1823200) / 100 * length_100m + 36.40675835257603
    long = (int(P.split()[1][2:]) + 50 - 966700) / 100 * width_100m + 127.12765872447403
    
    loc.append((lat, long))
    
loc[:3]
Out[51]:
[(36.4557190625747, 127.25128179463668),
 (36.53387652624231, 127.38765522629592),
 (36.585083140369356, 127.28232615306317)]

중심점을 GCS 열로 생성¶

In [52]:
material['GCS'] = loc
material.head(3)
Out[52]:
gid lbl 인구수 건축물수 EV geometry GCS
0 다바778286 N/A 0.0 1.0 0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... (36.4557190625747, 127.25128179463668)
1 다바901373 N/A 0.0 1.0 0 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... (36.53387652624231, 127.38765522629592)
2 다바806430 27.00 27.0 4.0 0 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... (36.585083140369356, 127.28232615306317)
In [53]:
lat=[]
lng=[]
for l in loc:
    lat.append(l[0])
    lng.append(l[1])
In [54]:
m = folium.Map(location=(36.57026017312205, 127.26846706447992), zoom_start=11)
    
heatMap = HeatMap(zip(lat, lng, material['인구수']),
                min_opacity=0.1,
                max_val=5,
                radius=5, blur=5,
                max_zoom=10,color='red')

m.add_child(heatMap)
m
Out[54]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [51]:
m = folium.Map(location=(36.57026017312205, 127.26846706447992), zoom_start=11)
    
heatMap = HeatMap(zip(lat, lng, material['건축물수']),
                min_opacity=0.1,
                max_val=5,
                radius=4, blur=3,
                max_zoom=10,color='red')

m.add_child(heatMap)
m
Out[51]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [52]:
m = folium.Map(location=(36.57026017312205, 127.26846706447992), zoom_start=11)
    
heatMap = HeatMap(zip(lat, lng, material['EV']),
                min_opacity=0.1,
                max_val=5,
                radius=6, blur=3,
                max_zoom=10,color='red')

m.add_child(heatMap)
m
Out[52]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [65]:
material.head()
Out[65]:
geometry 인구수 건축물수 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0.0 1.0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0.0 1.0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27.0 4.0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0.0 3.0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27.0 20.0 0

세종시 건축물대장¶

In [228]:
building_reg = pd.read_csv("./dataset/전처리전/세종/세종시_건축물대장.csv", encoding='cp949')
building_reg.head()
Out[228]:
주용도코드명 대지위치
0 교육연구시설 세종특별자치시 반곡동 42-9번지
1 주거지 세종특별자치시 반곡동 146-75번지
2 농축산업시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지
3 농축산업시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지
4 창고시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지
In [229]:
building_reg['주용도코드명'].unique()
Out[229]:
array(['교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설', '편의시설', '생산시설', '자원순환관련시설',
       '자동차관련시설', '님비시설', '장례시설', '문화및집회시설'], dtype=object)
In [232]:
building_reg['주용도코드명'].value_counts()
Out[232]:
주거지         630
편의시설        254
농축산업시설      150
창고시설        131
생산시설        129
교육연구시설       20
님비시설         18
자동차관련시설      13
자원순환관련시설     11
문화및집회시설       3
Name: 주용도코드명, dtype: int64
In [233]:
building_reg.replace({'주용도코드명' : '장례시설'}, '편의시설', inplace=True)
building_reg.replace({'주용도코드명' : '자원순환관련시설'}, '님비시설', inplace=True)
building_reg.replace({'주용도코드명' : '문화및집회시설'}, '편의시설', inplace=True)
In [234]:
building_reg['주용도코드명'].value_counts()
Out[234]:
주거지        630
편의시설       257
농축산업시설     150
창고시설       131
생산시설       129
님비시설        29
교육연구시설      20
자동차관련시설     13
Name: 주용도코드명, dtype: int64
In [239]:
loc = []

browser = webdriver.Chrome('./dataset/chromedriver.exe')

for addr in building_reg['대지위치']:
    
    url = 'https://map.naver.com/v5/search/' + addr
    
    browser.get(url)
    time.sleep(2)
    current_url = browser.current_url
    
    browser.get('https://xn--yq5bk9r.com/blog/map-coordinates')
    elem = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="__next"]/div/div/main/div[3]/article/div/div/div/div[1]/div/div[2]/div[1]/input')
    elem.send_keys(current_url + Keys.TAB + Keys.ENTER)
    time.sleep(3)
    
    try:
        location_text = browser.find_element(By.XPATH, '//*[@id="__next"]/div/div/main/div[3]/article/div/div/div/div[1]/div/div[2]/div[2]/div/div[1]').text
        
    except:
        location_text = '좌표 : 위도 : 0, 경도 : 0'

    print(location_text)    
    loc.append((location_text.split()[4][:-1], location_text.split()[-1]))

browser.quit()

좌표 : 위도 : 36.495755700000075, 경도 : 127.31101820000015
좌표 : 위도 : 36.487226300000124, 경도 : 127.31749639999963
좌표 : 위도 : 36.48822740000026, 경도 : 127.31797419999964
좌표 : 위도 : 36.48822740000026, 경도 : 127.31797419999964
좌표 : 위도 : 36.48822740000026, 경도 : 127.31797419999964
좌표 : 위도 : 36.49440309999977, 경도 : 127.31385349999972
좌표 : 위도 : 36.4825272000002, 경도 : 127.3106030999995
좌표 : 위도 : 36.48244349999957, 경도 : 127.31094959999987
좌표 : 위도 : 36.480665399999715, 경도 : 127.31372759999965
좌표 : 위도 : 36.480238899999584, 경도 : 127.31224970000004
좌표 : 위도 : 36.47888089999957, 경도 : 127.3041550999998
좌표 : 위도 : 36.479295200000095, 경도 : 127.30327269999961
좌표 : 위도 : 36.47915190000007, 경도 : 127.30342389999952
좌표 : 위도 : 36.47901849999966, 경도 : 127.30369629999959
좌표 : 위도 : 36.47901849999966, 경도 : 127.30369629999959
좌표 : 위도 : 36.483433799999766, 경도 : 127.30058430000004
좌표 : 위도 : 36.48353730000011, 경도 : 127.30005589999945
좌표 : 위도 : 36.484638300000206, 경도 : 127.30480709999983
좌표 : 위도 : 36.484638300000206, 경도 : 127.30480709999983
좌표 : 위도 : 36.484638300000206, 경도 : 127.30480709999983
좌표 : 위도 : 36.47769929999982, 경도 : 127.29749119999978
좌표 : 위도 : 36.47769929999982, 경도 : 127.29749119999978
좌표 : 위도 : 36.47769929999982, 경도 : 127.29749119999978
좌표 : 위도 : 36.47774019999979, 경도 : 127.29826640000013
좌표 : 위도 : 36.473708100000295, 경도 : 127.28751949999928
좌표 : 위도 : 36.47905049999969, 경도 : 127.28407029999967
좌표 : 위도 : 36.47936639999993, 경도 : 127.28479979999939
좌표 : 위도 : 36.47968169999984, 경도 : 127.28552819999943
좌표 : 위도 : 36.479997999999775, 경도 : 127.28625830000007
좌표 : 위도 : 36.481118300000254, 경도 : 127.28884529999934
좌표 : 위도 : 36.472453899999984, 경도 : 127.27441229999953
좌표 : 위도 : 36.47437519999988, 경도 : 127.27317339999992
좌표 : 위도 : 36.46500430000009, 경도 : 127.26942659999996
좌표 : 위도 : 36.46825080000003, 경도 : 127.2637388999998
좌표 : 위도 : 36.46825080000003, 경도 : 127.2637388999998
좌표 : 위도 : 36.4706388000001, 경도 : 127.28373149999949
좌표 : 위도 : 36.46741489999977, 경도 : 127.26613459999986
좌표 : 위도 : 36.46741489999977, 경도 : 127.26613459999986
좌표 : 위도 : 36.46741489999977, 경도 : 127.26613459999986
좌표 : 위도 : 36.46741489999977, 경도 : 127.26613459999986
좌표 : 위도 : 36.47768050000021, 경도 : 127.24344130000003
좌표 : 위도 : 36.47768050000021, 경도 : 127.24344130000003
좌표 : 위도 : 36.47768050000021, 경도 : 127.24344130000003
좌표 : 위도 : 36.46830579999985, 경도 : 127.24529619999939
좌표 : 위도 : 36.46830579999985, 경도 : 127.24529619999939
좌표 : 위도 : 36.46830579999985, 경도 : 127.24529619999939
좌표 : 위도 : 36.46830579999985, 경도 : 127.24529619999939
좌표 : 위도 : 36.46830579999985, 경도 : 127.24529619999939
좌표 : 위도 : 36.46830579999985, 경도 : 127.24529619999939
좌표 : 위도 : 36.46830579999985, 경도 : 127.24529619999939
좌표 : 위도 : 36.48176919999981, 경도 : 127.25485200000007
좌표 : 위도 : 36.48166360000022, 경도 : 127.2545739
좌표 : 위도 : 36.48165899999998, 경도 : 127.25433479999954
좌표 : 위도 : 36.48156940000018, 경도 : 127.25408109999967
좌표 : 위도 : 36.48148149999959, 경도 : 127.25385389999974
좌표 : 위도 : 36.48141869999976, 경도 : 127.25364589999958
좌표 : 위도 : 36.48147749999958, 경도 : 127.25490660000013
좌표 : 위도 : 36.48108960000002, 경도 : 127.25448870000015
좌표 : 위도 : 36.48100240000017, 경도 : 127.25435679999954
좌표 : 위도 : 36.48096970000012, 경도 : 127.25483159999929
좌표 : 위도 : 36.484996500000264, 경도 : 127.26783859999975
좌표 : 위도 : 36.48244349999957, 경도 : 127.26951460000005
좌표 : 위도 : 36.482932600000225, 경도 : 127.26954459999983
좌표 : 위도 : 36.48261719999992, 경도 : 127.26959299999933
좌표 : 위도 : 36.48293890000002, 경도 : 127.26979860000017
좌표 : 위도 : 36.483040400000085, 경도 : 127.26999029999942
좌표 : 위도 : 36.483040400000085, 경도 : 127.26999029999942
좌표 : 위도 : 36.483310599999925, 경도 : 127.26971499999954
좌표 : 위도 : 36.48312320000022, 경도 : 127.26974099999991
좌표 : 위도 : 36.483082100000054, 경도 : 127.26957069999973
좌표 : 위도 : 36.482385700000144, 경도 : 127.2540792999995
좌표 : 위도 : 36.48471039999979, 경도 : 127.24467359999998
좌표 : 위도 : 36.485130000000076, 경도 : 127.24348579999966
좌표 : 위도 : 36.485130000000076, 경도 : 127.24348579999966
좌표 : 위도 : 36.485130000000076, 경도 : 127.24348579999966
좌표 : 위도 : 36.485130000000076, 경도 : 127.24348579999966
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좌표 : 위도 : 36.68575640000027, 경도 : 127.2272292999995
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좌표 : 위도 : 36.715030500000175, 경도 : 127.15944850000005
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좌표 : 위도 : 36.716959699999954, 경도 : 127.16039709999946
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좌표 : 위도 : 36.71815429999974, 경도 : 127.16138069999995
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좌표 : 위도 : 36.697872600000096, 경도 : 127.15289579999934
좌표 : 위도 : 36.69754909999991, 경도 : 127.1533993000001
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좌표 : 위도 : 36.697245300000205, 경도 : 127.15340939999959
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좌표 : 위도 : 36.69778429999968, 경도 : 127.1508893999996
좌표 : 위도 : 36.722708800000184, 경도 : 127.18600359999948
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좌표 : 위도 : 36.723430799999846, 경도 : 127.18516850000002
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좌표 : 위도 : 36.7233425000002, 경도 : 127.18590049999948
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좌표 : 위도 : 36.705052999999936, 경도 : 127.19569099999937
좌표 : 위도 : 36.705052999999936, 경도 : 127.19569099999937
좌표 : 위도 : 36.705052999999936, 경도 : 127.19569099999937
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좌표 : 위도 : 36.706127400000106, 경도 : 127.1983240999993
좌표 : 위도 : 36.706424800000235, 경도 : 127.19749419999937
좌표 : 위도 : 36.707557200000174, 경도 : 127.19695759999992
좌표 : 위도 : 36.707557200000174, 경도 : 127.19695759999992
좌표 : 위도 : 36.707557200000174, 경도 : 127.19695759999992
좌표 : 위도 : 36.707557200000174, 경도 : 127.19695759999992
In [253]:
building_reg['GCS'] = loc
building_reg.head(5)
Out[253]:
주용도코드명 대지위치 GCS
0 교육연구시설 세종특별자치시 반곡동 42-9번지 (36.495755700000075, 127.31101820000015)
1 주거지 세종특별자치시 반곡동 146-75번지 (36.487226300000124, 127.31749639999963)
2 농축산업시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964)
3 농축산업시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964)
4 창고시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964)

위치를 수집하지 못한 주소가 존재함¶

In [255]:
building_reg[(building_reg['GCS']==('0', '0')) | (building_reg['GCS']==('37.4040625999996', '126.94139119999966'))]
Out[255]:
주용도코드명 대지위치 GCS
124 주거지 세종특별자치시 아름동 592번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
146 창고시설 세종특별자치시 산울동 221-1번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
380 주거지 세종특별자치시 연동면 명학리 44-41번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
390 주거지 세종특별자치시 연동면 명학리 44-41번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
534 편의시설 세종특별자치시 금남면 용포리 22-14번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
630 주거지 세종특별자치시 금남면 영대리 38-1번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
634 주거지 세종특별자치시 금남면 영대리 137-1번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
688 주거지 세종특별자치시 금남면 장재리 117-3번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
825 창고시설 세종특별자치시 장군면 봉안리 2-1번지 (0, 0)
826 농축산업시설 세종특별자치시 장군면 봉안리 2-1번지 (0, 0)
880 주거지 세종특별자치시 장군면 송정리 24-9번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
882 주거지 세종특별자치시 장군면 송정리 38-4번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
887 편의시설 세종특별자치시 장군면 송정리 96-7번지 (37.4040625999996, 126.94139119999966)
In [256]:
building_reg['GCS'].loc[124] = ('36.48942059999998', '127.24274109999963')
building_reg['GCS'].loc[146] = ('36.53569029999984', '127.26223069999995')
building_reg['GCS'].loc[380] = ('36.53537079999972', '127.34658059999936')
building_reg['GCS'].loc[390] = ('36.53537079999972', '127.34658059999936')
building_reg['GCS'].loc[534] = ('36.46527889999958', '127.28584779999981')
building_reg['GCS'].loc[630] = ('36.45643329999962', '127.33668870000007')
building_reg['GCS'].loc[634] = ('36.45439270000004', '127.32350469999933')
building_reg['GCS'].loc[688] = ('36.47860450000016', '127.31325520000011')
building_reg['GCS'].loc[825] = ('36.4772391042593', '127.24035512980936')
building_reg['GCS'].loc[826] = ('36.4772391042593', '127.24035512980936')
building_reg['GCS'].loc[880] = ('36.507206999999575', '127.18714550000003')
building_reg['GCS'].loc[882] = ('36.50395569999959', '127.17566009999966')
building_reg['GCS'].loc[887] = ('36.504110499999661', '27.17381179999994')
In [257]:
building_reg[(building_reg['GCS']==('0', '0')) | (building_reg['GCS']==('37.4040625999996', '126.94139119999966'))]
Out[257]:
주용도코드명 대지위치 GCS

세종시를 벗어난 좌표가 있는지 확인¶

In [266]:
for gcs in building_reg['GCS']:
    if float(gcs[0]) < 36.40675835257603 and float(gcs[0]) > 36.73376199366808:
        print(gcs)
    if float(gcs[1]) < 127.12765872447403 and float(gcs[1]) > 127.4092754044858:
        print(gcs)

위도/경도를 폴리곤 좌표로 치환¶

In [268]:
poly = []

# 한 격자당 위도 변화
length_100m = (36.73376199366808 - 36.40675835257603) / 364

# 한 격자당 경도 변화
width_100m = (127.4092754044858 - 127.12765872447403) / 254

for i, GCS in enumerate(building_reg['GCS']):
    poly_x = 966700 + (float(GCS[1]) - 127.12765872447403)/width_100m * 100
    poly_y = 1823200 + (float(GCS[0]) - 36.40675835257603)/length_100m * 100
    #print('(', GCS.split()[0][2:-2] + ",", GCS.split()[1][1:-2], ')', end=('→'))
    #print('(', poly_y, ",", poly_x, ')')
    poly.append((poly_x, poly_y))
In [270]:
building_reg['POLYGON'] = poly
building_reg.head()
Out[270]:
주용도코드명 대지위치 GCS POLYGON
0 교육연구시설 세종특별자치시 반곡동 42-9번지 (36.495755700000075, 127.31101820000015) (983237.8367437923, 1833106.6280589928)
1 주거지 세종특별자치시 반곡동 146-75번지 (36.487226300000124, 127.31749639999963) (983822.1284128081, 1832157.1886002717)
2 농축산업시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964) (983865.2228772404, 1832268.624790656)
3 농축산업시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964) (983865.2228772404, 1832268.624790656)
4 창고시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964) (983865.2228772404, 1832268.624790656)

중복된 주소가 있으므로 원핫인코딩이 불가¶

In [285]:
building_reg[building_reg['대지위치'].duplicated()].head()
Out[285]:
주용도코드명 대지위치 GCS POLYGON
3 농축산업시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964) (983865.2228772404, 1832268.624790656)
4 창고시설 세종특별자치시 반곡동 146-79번지 (36.48822740000026, 127.31797419999964) (983865.2228772404, 1832268.624790656)
14 편의시설 세종특별자치시 소담동 9-66번지 (36.47901849999966, 127.30369629999959) (982577.4488008391, 1831243.547641966)
19 생산시설 세종특별자치시 소담동 11번지 (36.484638300000206, 127.30480709999983) (982677.6357642147, 1831869.1086275766)
21 편의시설 세종특별자치시 보람동 40번지 (36.47769929999982, 127.29749119999978) (982017.7889824348, 1831096.7025492513)
In [309]:
building_reg['주용도코드명'].unique()
Out[309]:
array(['교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설', '편의시설', '생산시설', '님비시설',
       '자동차관련시설'], dtype=object)
In [307]:
building_reg['주용도코드명'].value_counts()
Out[307]:
주거지        630
편의시설       257
농축산업시설     150
창고시설       131
생산시설       129
님비시설        29
교육연구시설      20
자동차관련시설     13
Name: 주용도코드명, dtype: int64

위치별 딕셔너리를 생성해서 주용도별로 분류 후, 리스트에 정리¶

In [318]:
reg = []

for i in building_reg.drop_duplicates(['POLYGON']).index:
    dic = {'교육연구시설':0, '주거지':0, '농축산업시설':0, '창고시설':0, '편의시설':0, '생산시설':0, '님비시설':0,
       '자동차관련시설':0}
    temp = building_reg[building_reg['POLYGON']==building_reg['POLYGON'].loc[i]]
    for j in range(len(temp['주용도코드명'].unique())):
        dic[temp['주용도코드명'].unique()[j]] = temp['주용도코드명'].value_counts()[j]
    reg.append(dic)
In [319]:
reg[:2]
Out[319]:
[{'교육연구시설': 1,
  '주거지': 0,
  '농축산업시설': 0,
  '창고시설': 0,
  '편의시설': 0,
  '생산시설': 0,
  '님비시설': 0,
  '자동차관련시설': 0},
 {'교육연구시설': 0,
  '주거지': 1,
  '농축산업시설': 0,
  '창고시설': 0,
  '편의시설': 0,
  '생산시설': 0,
  '님비시설': 0,
  '자동차관련시설': 0}]

중복을 제거한 폴리곤 좌표¶

In [322]:
building_reg_p = building_reg[['POLYGON']].drop_duplicates(['POLYGON'])
building_reg_p.head()
Out[322]:
POLYGON
0 (983237.8367437923, 1833106.6280589928)
1 (983822.1284128081, 1832157.1886002717)
2 (983865.2228772404, 1832268.624790656)
5 (983493.5624344232, 1832956.0650871354)
6 (983200.3974130818, 1831634.1141799807)

주용도별로 열 생성¶

In [329]:
for n in building_reg['주용도코드명'].unique():
    temp = []
    for r in reg:
        temp.append(r[n])
    building_reg_p[n] = temp

building_reg_p.head()
Out[329]:
POLYGON 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설
0 (983237.8367437923, 1833106.6280589928) 1 0 0 0 0 0 0 0
1 (983822.1284128081, 1832157.1886002717) 0 1 0 0 0 0 0 0
2 (983865.2228772404, 1832268.624790656) 0 0 2 1 0 0 0 0
5 (983493.5624344232, 1832956.0650871354) 1 0 0 0 0 0 0 0
6 (983200.3974130818, 1831634.1141799807) 0 1 0 0 0 0 0 0
In [343]:
building_reg_p.reset_index(drop=False, inplace=True)

데이터 병합¶

In [339]:
geometry = material.geometry.copy().astype('string')
In [355]:
for r in building_reg['주용도코드명'].unique():
    temp = []
    for g in geometry:
        g = g.split()
        # print(g[1][2:], g[2][:-1], g[4][:-1], g[5]) # 폴리곤의 좌측x, 하단y, 상단y, 우측x 좌표
        cnt = 0
        
        for i, p in enumerate(building_reg_p.POLYGON):
            x = int(float(p[0]))
            y = int(float(p[1]))

            if x>int(g[1][2:]) and x<int(g[5]) and y>int(g[2][:-1]) and y<int(g[4][:-1]):
                cnt += building_reg_p.iloc[i][r]

        temp.append(cnt)
    material[r] = temp

material.head()
Out[355]:
인구수 건축물수 EV geometry 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설
0 0.0 1.0 0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0.0 1.0 0 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 0 0 0 0 0 0 0
2 27.0 4.0 0 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 0 0 0 0 0 0 0 0
3 0.0 3.0 0 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 0 0 0 0 0 0 0
4 27.0 20.0 0 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 0 0 0 0 0 0 0 0
In [55]:
#### 데이터 재정렬
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head(5)
Out[55]:
geometry 인구수 건축물수 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [56]:
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_3.geojson', driver='GeoJSON')
In [3]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_3.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
material.head()
Out[3]:
geometry 인구수 건축물수 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0

세종시 주차장 위치¶

In [4]:
parking_loc = pd.read_csv("./dataset/전처리전/세종/세종시_주차장_위치.csv", encoding='cp949')
parking_loc.head()
Out[4]:
주차장명 주차장구분 소재지도로명주소 소재지지번주소 주차구획수 위도 경도
0 아름주차장 민영 세종특별자치시 보듬3로 104-7 세종특별자치시 아름동 1287번지 54 36.512321 127.248429
1 원프라자 민영 세종특별자치시 보듬3로 8-37 세종특별자치시 도담동 678번지 107 36.515574 127.257844
2 도담프라자 민영 세종특별자치시 보듬3로 8-5 세종특별자치시 도담동 668번지 127 36.512822 127.258317
3 온누리타워 민영 세종특별자치시 새롬중앙로 63 세종특별자치시 새롬동 산25번지 50 36.486537 127.250254
4 무지개타워 민영 세종특별자치시 새롬중앙로 41 세종특별자치시 새롬동 341-95번지 231 36.484534 127.251234

위도/경도를 폴리곤 좌표로 치환¶

In [5]:
poly = []

# 한 격자당 위도 변화
length_100m = (36.73376199366808 - 36.40675835257603) / 364

# 한 격자당 경도 변화
width_100m = (127.4092754044858 - 127.12765872447403) / 254

for i in range(len(parking_loc)):
    lat, long = parking_loc['위도'][i], parking_loc['경도'][i]
    poly_x = 966700 + (long - 127.12765872447403)/width_100m * 100
    poly_y = 1823200 + (lat - 36.40675835257603)/length_100m * 100
    #print('(', GCS.split()[0][2:-2] + ",", GCS.split()[1][1:-2], ')', end=('→'))
    #print('(', poly_y, ",", poly_x, ')')
    poly.append((poly_x, poly_y))
In [6]:
parking_loc['POLYGON'] = poly
parking_loc.head()
Out[6]:
주차장명 주차장구분 소재지도로명주소 소재지지번주소 주차구획수 위도 경도 POLYGON
0 아름주차장 민영 세종특별자치시 보듬3로 104-7 세종특별자치시 아름동 1287번지 54 36.512321 127.248429 (977592.6964064469, 1834950.5736431568)
1 원프라자 민영 세종특별자치시 보듬3로 8-37 세종특별자치시 도담동 678번지 107 36.515574 127.257844 (978441.8684085815, 1835312.6772564517)
2 도담프라자 민영 세종특별자치시 보듬3로 8-5 세종특별자치시 도담동 668번지 127 36.512822 127.258317 (978484.5299441109, 1835006.3418295265)
3 온누리타워 민영 세종특별자치시 새롬중앙로 63 세종특별자치시 새롬동 산25번지 50 36.486537 127.250254 (977757.2635052346, 1832080.431094084)
4 무지개타워 민영 세종특별자치시 새롬중앙로 41 세종특별자치시 새롬동 341-95번지 231 36.484534 127.251234 (977845.6621753671, 1831857.510848436)

데이터 병합¶

In [7]:
geometry = material.geometry.copy().astype('string')

s = []
c = []

for g in geometry:
    g = g.split()
    # print(g[1][2:], g[2][:-1], g[4][:-1], g[5]) # 폴리곤의 좌측x, 하단y, 상단y, 우측x 좌표
    section = 0
    cnt = 0

    for i, p in enumerate(parking_loc.POLYGON):
        x = int(float(p[0]))
        y = int(float(p[1]))

        if x>int(g[1][2:]) and x<int(g[5]) and y>int(g[2][:-1]) and y<int(g[4][:-1]):
            section += parking_loc.iloc[i]['주차구획수']
            cnt += 1
            
    s.append(section)
    c.append(cnt)

material['주차장수'] = c
material['주차구획수'] = s

material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주차장수', '주차구획수', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
material.head()
Out[7]:
geometry 인구수 건축물수 주차장수 주차구획수 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [8]:
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_4.geojson', driver='GeoJSON')
In [9]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_4.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주차장수', '주차구획수', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
material.head()
Out[9]:
geometry 인구수 건축물수 주차장수 주차구획수 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

세종시 주유소 현황¶

In [10]:
gas_station = pd.read_csv('./dataset/전처리전/세종/세종시_주유소_현황.csv', encoding='cp949')
gas_station.head()
Out[10]:
상호 주소 위도 경도
0 세종동부농협주유소 세종특별자치시 부강면 부강외천로 10 36.671429 127.217462
1 ㈜선인상사 우리나라주유소(명칭변경) 세종특별자치시 전의면 운주산로 1032 36.627999 127.289747
2 굿모닝주유소 세종특별자치시 조치원읍 세종로 2712 36.625103 127.290555
3 신안주유소 세종특별자치시 조치원읍 세종로 2678 36.731322 127.168313
4 진영주유소 세종특별자치시 소정면 세종로 4732 36.559414 127.281363
In [11]:
len(gas_station)
Out[11]:
70
In [12]:
poly = []

# 한 격자당 위도 변화
length_100m = (36.73376199366808 - 36.40675835257603) / 364

# 한 격자당 경도 변화
width_100m = (127.4092754044858 - 127.12765872447403) / 254

for i in range(len(gas_station)):
    poly_x = 966700 + (gas_station['경도'][i] - 127.12765872447403)/width_100m * 100
    poly_y = 1823200 + (gas_station['위도'][i] - 36.40675835257603)/length_100m * 100
    #print('(', GCS.split()[0][2:-2] + ",", GCS.split()[1][1:-2], ')', end=('→'))
    #print('(', poly_y, ",", poly_x, ')')
    poly.append((poly_x, poly_y))
In [13]:
gas_station['POLYGON'] = poly
gas_station.head()
Out[13]:
상호 주소 위도 경도 POLYGON
0 세종동부농협주유소 세종특별자치시 부강면 부강외천로 10 36.671429 127.217462 (974799.6375579179, 1852661.517755763)
1 ㈜선인상사 우리나라주유소(명칭변경) 세종특별자치시 전의면 운주산로 1032 36.627999 127.289747 (981319.3213348996, 1847827.171817838)
2 굿모닝주유소 세종특별자치시 조치원읍 세종로 2712 36.625103 127.290555 (981392.1526032711, 1847504.761572961)
3 신안주유소 세종특별자치시 조치원읍 세종로 2678 36.731322 127.168313 (970366.7793197345, 1859328.407410934)
4 진영주유소 세종특별자치시 소정면 세종로 4732 36.559414 127.281363 (980563.1478724787, 1840192.656264241)
In [14]:
geometry = material.geometry.copy().astype('string')

c = []

for g in geometry:
    g = g.split()
    # print(g[1][2:], g[2][:-1], g[4][:-1], g[5]) # 폴리곤의 좌측x, 하단y, 상단y, 우측x 좌표
    cnt = 0

    for i, p in enumerate(gas_station.POLYGON):
        x = int(float(p[0]))
        y = int(float(p[1]))

        if x>int(g[1][2:]) and x<int(g[5]) and y>int(g[2][:-1]) and y<int(g[4][:-1]):
            cnt += 1

    c.append(cnt)

material['주유소'] = c

material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
material.head()
Out[14]:
geometry 인구수 건축물수 주차장수 주유소 주차구획수 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [15]:
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_5.geojson', driver='GeoJSON')
In [16]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_5.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[16]:
geometry 인구수 건축물수 주차장수 주유소 주차구획수 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:

VDS_도로별_교통량_연평균_점유율¶

In [17]:
VDS_traffic = pd.read_csv("./dataset/전처리전/세종/VDS_위치별_연평균점유율.csv", encoding='cp949')
VDS_traffic.head()
Out[17]:
도로명 위치 mean 위도 경도
0 갈매로 기쁨뜰공원 3.039768 36.520159 127.254002
1 갈매로 제3주차장 2.926606 36.540225 127.250673
2 당산로 연서면 봉암리 3.426925 36.558723 127.252664
3 산학리길 장군면 산학리 2.915330 36.481901 127.195338
4 새내로 서울외과 앞 5.015715 36.598064 127.290457
In [18]:
poly = []

# 한 격자당 위도 변화
length_100m = (36.73376199366808 - 36.40675835257603) / 364

# 한 격자당 경도 변화
width_100m = (127.4092754044858 - 127.12765872447403) / 254

for i in range(len(VDS_traffic)):
    poly_x = 966700 + (VDS_traffic['경도'][i] - 127.12765872447403)/width_100m * 100
    poly_y = 1823200 + (VDS_traffic['위도'][i] - 36.40675835257603)/length_100m * 100
    #print('(', GCS.split()[0][2:-2] + ",", GCS.split()[1][1:-2], ')', end=('→'))
    #print('(', poly_y, ",", poly_x, ')')
    poly.append((poly_x, poly_y))
In [19]:
VDS_traffic['POLYGON'] = poly
In [20]:
geometry = material.geometry.copy().astype('string')

v = []

for g in geometry:
    g = g.split()
    # print(g[1][2:], g[2][:-1], g[4][:-1], g[5]) # 폴리곤의 좌측x, 하단y, 상단y, 우측x 좌표
    val = 0

    for i, p in enumerate(VDS_traffic.POLYGON):
        x = int(float(p[0]))
        y = int(float(p[1]))

        if x>int(g[1][2:]) and x<int(g[5]) and y>int(g[2][:-1]) and y<int(g[4][:-1]):
            val = VDS_traffic['mean'][i]

    v.append(val)

material['교통량'] = v

material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
material.head()
Out[20]:
geometry 인구수 건축물수 주차장수 주유소 주차구획수 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [21]:
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_6.geojson', driver='GeoJSON')
In [4]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_6.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[4]:
geometry 인구수 건축물수 주차장수 주유소 주차구획수 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [ ]:
In [ ]:

세종시 주거용도면적 100m x 100m 격자¶

In [5]:
c = fiona.open('./dataset/전처리전/세종/202106_세종시_주거용도면적_격자_100m/202106_세종시_주거용도면적_격자_100m.shp', encoding='utf-8')
residential_100m = geopandas.GeoDataFrame.from_features(c, crs=c.crs).to_crs('epsg:5179')
residential_100m.head()
Out[5]:
geometry gid lbl val
0 POLYGON ((977800.000 1828600.000, 977800.000 1... 다바778286 83.64 83.64
1 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 다바901373 208.91 208.91
2 POLYGON ((980600.000 1843000.000, 980600.000 1... 다바806430 99.70 99.70
3 POLYGON ((983800.000 1830600.000, 983800.000 1... 다바838306 123.00 123.00
4 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 다바693577 77.54 77.54
In [13]:
residential_100m = residential_100m[['geometry', 'val']]
residential_100m.fillna(0, inplace=True)
residential_100m.head()
Out[13]:
geometry val
0 POLYGON ((977800.000 1828600.000, 977800.000 1... 83.64
1 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 208.91
2 POLYGON ((980600.000 1843000.000, 980600.000 1... 99.70
3 POLYGON ((983800.000 1830600.000, 983800.000 1... 123.00
4 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 77.54
In [15]:
material = pd.merge(material, residential_100m, on='geometry')
material.rename(columns = {'val':'주거용도면적'},inplace=True)
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[15]:
geometry 인구수 건축물수 주거용도면적 주차장수 주유소 주차구획수 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 83.64 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 208.91 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 99.70 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 123.00 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 77.54 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [ ]:
In [ ]:

세종시 건축물 높이 100m x 100m 격자¶

In [16]:
c = fiona.open('./dataset/전처리전/세종/202205_세종시_건물높이_격자_100m/202205_세종시_건물높이_격자_100m.shp', encoding='utf-8')
height_100m = geopandas.GeoDataFrame.from_features(c, crs=c.crs).to_crs('epsg:5179')
height_100m.head()
Out[16]:
geometry gid lbl val
0 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 다바901373 7.80 7.80
1 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 다바693577 8.25 8.25
2 POLYGON ((977800.000 1828800.000, 977800.000 1... 다바778288 3.60 3.60
3 POLYGON ((975800.000 1835000.000, 975800.000 1... 다바758350 41.23 41.23
4 POLYGON ((971500.000 1853500.000, 971500.000 1... 다바715535 10.15 10.15
In [17]:
height_100m = height_100m[['geometry', 'val']]
height_100m.fillna(0, inplace=True)
height_100m.head()
Out[17]:
geometry val
0 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 7.80
1 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 8.25
2 POLYGON ((977800.000 1828800.000, 977800.000 1... 3.60
3 POLYGON ((975800.000 1835000.000, 975800.000 1... 41.23
4 POLYGON ((971500.000 1853500.000, 971500.000 1... 10.15
In [18]:
material = pd.merge(material, height_100m, on='geometry')
material.rename(columns = {'val':'건축물높이'},inplace=True)
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[18]:
geometry 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 주차장수 주유소 주차구획수 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 83.64 0.00 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 208.91 7.80 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 99.70 6.43 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 123.00 5.37 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 77.54 8.25 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

세종시 건축물 연면적 100m x 100m 격자¶

In [19]:
c = fiona.open('./dataset/전처리전/세종/202205_세종시_건물연면적_격자_100m/202205_세종시_건물연면적_격자_100m.shp', encoding='utf-8')
area_100m = geopandas.GeoDataFrame.from_features(c, crs=c.crs).to_crs('epsg:5179')
area_100m.head()
Out[19]:
geometry gid lbl val
0 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 다바901373 198.71 198.71
1 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 다바693577 123.95 123.95
2 POLYGON ((977800.000 1828800.000, 977800.000 1... 다바778288 125.00 125.00
3 POLYGON ((975800.000 1835000.000, 975800.000 1... 다바758350 4564.61 4564.61
4 POLYGON ((971500.000 1853500.000, 971500.000 1... 다바715535 323.63 323.63
In [20]:
area_100m = area_100m[['geometry', 'val']]
area_100m.fillna(0, inplace=True)
area_100m.head()
Out[20]:
geometry val
0 POLYGON ((990100.000 1837300.000, 990100.000 1... 198.71
1 POLYGON ((969300.000 1857700.000, 969300.000 1... 123.95
2 POLYGON ((977800.000 1828800.000, 977800.000 1... 125.00
3 POLYGON ((975800.000 1835000.000, 975800.000 1... 4564.61
4 POLYGON ((971500.000 1853500.000, 971500.000 1... 323.63
In [21]:
material = pd.merge(material, area_100m, on='geometry')
material.rename(columns = {'val':'건축물연면적'},inplace=True)
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[21]:
geometry 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 주차장수 주유소 주차구획수 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 83.64 0.00 83.64 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 208.91 7.80 198.71 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 99.70 6.43 99.25 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 123.00 5.37 277.76 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 77.54 8.25 123.95 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [22]:
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_7.geojson', driver='GeoJSON')
In [74]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_7.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[74]:
geometry 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 주차장수 주유소 주차구획수 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 83.64 0.00 83.64 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 208.91 7.80 198.71 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 99.70 6.43 99.25 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 0 3 123.00 5.37 277.76 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 27 20 77.54 8.25 123.95 0 0 0 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
In [ ]:
In [ ]:

격자 중심점의 위도/경도 찾기¶

In [75]:
#### polygon 데이터를 슬라이싱하기 위해 string으로 변환
polygon = material['geometry'].astype('string')

lat = []
lng = []

# 한 격자당 위도 변화
length_100m = (36.73376199366808 - 36.40675835257603) / 364

# 한 격자당 경도 변화
width_100m = (127.4092754044858 - 127.12765872447403) / 254

for i, P in enumerate(polygon):
    lat.append((int(P.split()[2][:-1]) + 50 - 1823200) / 100 * length_100m + 36.40675835257603)
    lng.append((int(P.split()[1][2:]) + 50 - 966700) / 100 * width_100m + 127.12765872447403)

#### 중심점을 GCS 열로 생성

material['lat'] = lat
material['lng'] = lng
material.head(3)
Out[75]:
geometry 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 주차장수 주유소 주차구획수 교통량 ... 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV lat lng
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 0 1 83.64 0.00 83.64 0 0 0 0.0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 36.455719 127.251282
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 0 1 208.91 7.80 198.71 0 0 0 0.0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 36.533877 127.387655
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 27 4 99.70 6.43 99.25 0 0 0 0.0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 36.585083 127.282326

3 rows × 21 columns

In [13]:
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_8.geojson', driver='GeoJSON')
In [79]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_8.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', 'lat', 'lng', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[79]:
geometry lat lng 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 주차장수 주유소 ... 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 36.455719 127.251282 0 1 83.64 0.00 83.64 0 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 36.533877 127.387655 0 1 208.91 7.80 198.71 0 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 36.585083 127.282326 27 4 99.70 6.43 99.25 0 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 36.473686 127.317805 0 3 123.00 5.37 277.76 0 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 36.717142 127.157040 27 20 77.54 8.25 123.95 0 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 rows × 21 columns

지형 고저차(지오이드고)를 얻기 위해 .txt파일 생성¶

http://map.ngii.go.kr/ms/mesrInfo/geoidIntro.do¶
In [78]:
f = open(".\\dataset\\전처리후\\세종\\지오이드_input.txt", 'w')
for i in range(len(material)):
    f.write(str(i)+' '+str(material['lat'].loc[i])+' '+str(material['lng'].loc[i])+' '+str(0)+'\n')
f.close()
In [80]:
f = open('.\\dataset\\전처리후\\세종\\지오이드_output.txt', 'r', encoding='utf-8')
geoid = []
line = f.readline()

while 1:
    line = f.readline()
    if line == '' :
        break
    geoid.append(line.split()[3])

f.close()

material['고저차'] = geoid
material.head()
Out[80]:
geometry lat lng 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 주차장수 주유소 ... 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV 고저차
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 36.455719 127.251282 0 1 83.64 0.00 83.64 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24.869
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 36.533877 127.387655 0 1 208.91 7.80 198.71 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25.167
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 36.585083 127.282326 27 4 99.70 6.43 99.25 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24.825
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 36.473686 127.317805 0 3 123.00 5.37 277.76 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25.007
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 36.717142 127.157040 27 20 77.54 8.25 123.95 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24.447

5 rows × 22 columns

In [81]:
material = material[['geometry', 'lat', 'lng', '고저차', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_9.geojson', driver='GeoJSON')
In [87]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_9.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', 'lat', 'lng', '고저차', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[87]:
geometry lat lng 고저차 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 주차장수 ... 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 36.455719 127.251282 24.869 0 1 83.64 0.00 83.64 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 36.533877 127.387655 25.167 0 1 208.91 7.80 198.71 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 36.585083 127.282326 24.825 27 4 99.70 6.43 99.25 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 36.473686 127.317805 25.007 0 3 123.00 5.37 277.76 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 36.717142 127.157040 24.447 27 20 77.54 8.25 123.95 0 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 rows × 22 columns

In [83]:
material.to_csv('./dataset/세종시_정리.csv', index=False, encoding='cp949')
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:
In [ ]:

격자별 읍면동 주소 찾기¶

In [3]:
geo = geopandas.read_file('./dataset/전처리전/전국_읍면동_경계.geojson', encoding='utf-8')
geo = geo[geo['sidonm'] == '세종특별자치시']

material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_9.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', 'lat', 'lng', '고저차', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
In [4]:
geo.reset_index(drop=False, inplace=True)
mp = geo['geometry'].astype('string')
In [5]:
# 세종시 읍면동 리스트

addr_list = []
for i in geo['adm_nm']:
    addr_list.append(i.split()[2])
len(addr_list)
Out[5]:
22
In [145]:
from geopy.geocoders import Nominatim

def geocoding_reverse(lat_lng_str): 
    geolocoder = Nominatim(user_agent = 'South Korea', timeout=None)
    address = geolocoder.reverse(lat_lng_str)

    return address


addr = []

for i in range(len(material)):
    if i%10==0:
        clear_output()
        print(i,'번째 데이터 확인 중')

    lat = material['lat'].loc[i]
    lng = material['lng'].loc[i]
    
    address = geocoding_reverse((str(lat), str(lng)))
    address = address[0].split()
    
    for i, a in enumerate(address[1:]):
        a = a.split(',')[0][-1]
        if a == '읍' or a == '면' or a == '동':
            address = address[i+1][:-1]
            break
    
    if type(address) == type([]):
        for i, a in enumerate(address):
            a = a.split(',')[0][-1]
            if a == '읍' or a == '면' or a == '동':
                address = address[i][:-1]
                break
    addr.append(address)

40 번째 데이터 확인 중

KeyboardInterrupt
In [8]:
addr = pd.read_csv('./dataset/전처리전/세종/세종_격자주소.csv', encoding='cp949')
addr.head()
Out[8]:
0
0 금남면
1 부강면
2 조치원읍
3 금남면
4 소정면
In [12]:
# 수집된 격자의 읍면동 주소
print(len(addr['0'].unique()))
addr['0'].unique()

115
Out[12]:
array(['금남면', '부강면', '조치원읍', '소정면', '고운동', '장군면', '전의면', '반곡동', '전동면',
       '연서면', '연동면', '새롬동', '달전리', '연기면', '동남구', '도담동', '다정동', '보람동',
       '소담동', '아름동', '양곡리', '용호동', '종촌동', '대평동', '송성리', '기룡리', '한솔동',
       '흥덕구', '은용리', "['지랭이길,', '공주시,', '충청남도,', '32590,', '대한민국']",
       '한별동', '집현동', '해밀동', '송정리', '송학리', '서원구',
       "['장척로,', '공주시,', '충청남도,', '32590,', '대한민국']", '쌍류리', '유천리', '미곡리',
       '영대리', '신정리', '노장리', "['의당전의로,', '공주시,', '충청남도,', '대한민국']", '소정리',
       '대박리', "['금강', '자전거길,', '공주시,', '충청남도,', '32590,', '대한민국']", '유성구',
       "['공주시,', '충청남도,', '32621,', '대한민국']", '월하리', '신방리', '국곡리', '수산리',
       '누리동', '평기리', '행산리', '서정리',
       "['금벽로,', '공주시,', '충청남도,', '32590,', '대한민국']", '금천리', '다솜동', '산울동',
       '관정리', '고등리', "['반포세종로,', '공주시,', '충청남도,', '32621,', '대한민국']",
       '호탄리', '청송리', '합강동', "['공주시,', '충청남도,', '30042,', '대한민국']", '도남리',
       '산학리', "['의당전의로,', '공주시,', '충청남도,', '32517,', '대한민국']", '와촌리',
       "['충남과학고등학교,', '금벽로,', '공주시,', '충청남도,', '32621,', '대한민국']", '중흥리',
       '대흥리', '석장리동', '금암리',
       "['정안세종로,', '공주시,', '충청남도,', '32511,', '대한민국']", '운당리', '용암리',
       '영곡리', '신덕리', "['의당전의로,', '공주시,', '충청남도,', '30007,', '대한민국']",
       '노곡리', "['창벽로,', '공주시,', '충청남도,', '32621,', '대한민국']", '성덕리', '동현동',
       '금사리', '봉대리', '장동리', '다방리', '청라리', '신흥리', '원덕리', '유계리', '금호리',
       '원봉리', '등곡리', '박산리', '풍서리', '봉양리', '용현리',
       "['창벽로,', '공주시,', '충청남도,', '32593,', '대한민국']", '도신리', '백자리', '성강리',
       '봉곡리', '어물리', '송선동', "['공주시,', '충청남도,', '대한민국']", '산막리',
       "['공주시,', '충청남도,', '32590,', '대한민국']", '부용리',
       "['어물3터널,', '공주시,', '충청남도,', '32511,', '대한민국']", '축산리'],
      dtype=object)
In [28]:
addr
Out[28]:
0
0 금남면
1 부강면
2 조치원읍
3 금남면
4 소정면
... ...
22391 전의면
22392 전동면
22393 연서면
22394 산울동
22395 조치원읍

47396 rows × 1 columns

In [88]:
#addr.to_csv('./dataset/전처리전/세종/세종시_격자별_읍면동_주소.csv', index=False)
addr = pd.read_csv('./dataset/전처리전/세종/세종시_격자별_읍면동_주소.csv', encoding='utf8')
In [89]:
material['읍면동'] = addr
In [90]:
material.head()
Out[90]:
geometry lat lng 고저차 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 주차장수 ... 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV 읍면동
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 36.455719 127.251282 24.869 0 1 83.64 0.00 83.64 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 금남면
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 36.533877 127.387655 25.167 0 1 208.91 7.80 198.71 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 부강면
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 36.585083 127.282326 24.825 27 4 99.70 6.43 99.25 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 조치원읍
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 36.473686 127.317805 25.007 0 3 123.00 5.37 277.76 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 금남면
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 36.717142 127.157040 24.447 27 20 77.54 8.25 123.95 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 소정면

5 rows × 23 columns

In [91]:
material = material[['geometry', 'lat', 'lng', '읍면동', '고저차', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]
material.to_file('./dataset/전처리후/세종/merge_10.geojson', driver='GeoJSON')
In [92]:
material = geopandas.read_file('./dataset/전처리후/세종/merge_10.geojson', encoding='utf-8')
material = material[['geometry', 'lat', 'lng', '고저차', '읍면동', '인구수', '건축물수', '주거용도면적', '건축물높이', '건축물연면적', '주차장수', '주유소', '주차구획수', '교통량', '교육연구시설', '주거지', '농축산업시설', '창고시설',
       '편의시설', '생산시설', '님비시설', '자동차관련시설', 'EV']]

material.head()
Out[92]:
geometry lat lng 고저차 읍면동 인구수 건축물수 주거용도면적 건축물높이 건축물연면적 ... 교통량 교육연구시설 주거지 농축산업시설 창고시설 편의시설 생산시설 님비시설 자동차관련시설 EV
0 POLYGON ((977800.00000 1828600.00000, 977800.0... 36.455719 127.251282 24.869 금남면 0 1 83.64 0.00 83.64 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 POLYGON ((990100.00000 1837300.00000, 990100.0... 36.533877 127.387655 25.167 부강면 0 1 208.91 7.80 198.71 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 POLYGON ((980600.00000 1843000.00000, 980600.0... 36.585083 127.282326 24.825 조치원읍 27 4 99.70 6.43 99.25 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 POLYGON ((983800.00000 1830600.00000, 983800.0... 36.473686 127.317805 25.007 금남면 0 3 123.00 5.37 277.76 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 POLYGON ((969300.00000 1857700.00000, 969300.0... 36.717142 127.157040 24.447 소정면 27 20 77.54 8.25 123.95 ... 0.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 rows × 23 columns

격자 별 차량 등록수 유추¶

In [71]:
car = pd.read_csv('./dataset/전처리전/세종/200921_세종시_자동차등록현황.csv', encoding='cp949')
car.head()
Out[71]:
구분 용 도 승용차 승합차 화물자동차 특수자동차
0 조치원읍 관용 54 31 73 11
1 조치원읍 자가용 16471 766 2531 54
2 조치원읍 영업용 214 121 231 36
3 연기면 관용 2 0 10 0
4 연기면 자가용 1216 60 348 1
In [72]:
car = car.groupby('구분').sum()
car.head()
Out[72]:
승용차 승합차 화물자동차 특수자동차
구분
고운동 15046 329 832 29
금남면 3853 164 1223 49
다정동 9295 159 390 11
대평동 5138 82 298 4
도담동 26520 830 1200 92
In [73]:
car['합계'] = car.sum(axis=1)
car.head()
Out[73]:
승용차 승합차 화물자동차 특수자동차 합계
구분
고운동 15046 329 832 29 16236
금남면 3853 164 1223 49 5289
다정동 9295 159 390 11 9855
대평동 5138 82 298 4 5522
도담동 26520 830 1200 92 28642
In [74]:
car['구분'] = car.index
car = car[['구분', '합계']]
car.reset_index(drop=True, inplace=True)
car.head()
Out[74]:
구분 합계
0 고운동 16236
1 금남면 5289
2 다정동 9855
3 대평동 5522
4 도담동 28642
In [83]:
print('20년도 세종시 읍면동 수 :', len(car))
print('22년도 세종시 읍면동 수 :', len(addr_list))

20년도 세종시 읍면동 수 : 20
22년도 세종시 읍면동 수 : 22
In [80]:
#### 반곡동은 보람동에서 분리됨
#### 해밀동은 연기면에서 분리됨

for addr in addr_list:
    if addr not in list(car['구분']):
        print(addr)

반곡동
해밀동
In [101]:
material[material['읍면동']=='천안시']
address = geocoding_reverse((str(36.557234), str(127.204715)))
address = address[0].split()
#address = address[len(address)-4][:-1]
address
Out[101]:
['세종포천고속도로,', '입장면,', '동남구,', '천안시,', '충청남도,', '31253,', '대한민국']
In [96]:
addr = material['읍면동']

outofrange = []
for a in addr.unique():
    if a not in addr_list:
        outofrange.append(a)
        
outofrange
Out[96]:
['달전리',
 '천안시',
 '양곡리',
 '용호동',
 '대한민',
 '송성리',
 '기룡리',
 '공주시',
 '청주시',
 '은용리',
 '서고길',
 '한별동',
 '집현동',
 '세종',
 '송정리',
 '성덕동길',
 '송학리',
 '쌍류리',
 '유천리',
 '도담서5길',
 '미곡리',
 '영대리',
 '신정리',
 '노장리',
 '의당전의로',
 '소정리',
 '대박리',
 '유성구',
 '월하리',
 '신방리',
 '고운북3길',
 '국곡리',
 '수산리',
 '누리동',
 '평기리',
 '행산리',
 '배일길',
 '서정리',
 '금천리',
 '다솜동',
 '어진동',
 '태산길',
 '산울동',
 '관정리',
 '고등리',
 '호탄리',
 '청송리',
 '합강동',
 '도남리',
 '산학리',
 '와촌리',
 '대흥리',
 '석장리동',
 '금암리',
 '운당리',
 '용암리',
 '영곡리',
 '신덕리',
 '봉산로',
 '노곡리',
 '세종동',
 '성덕리',
 '동현동',
 '금사리',
 '봉대리',
 '장동리',
 '정안세종로',
 '다방리',
 '청라리',
 '신흥리',
 '원덕리',
 '유계리',
 '나성동',
 '금호리',
 '원봉리',
 '등곡리',
 '박산리',
 '풍서리',
 '봉양리',
 '용현리',
 '백자리',
 '성강리',
 '봉곡리',
 '어물리',
 '의당1교',
 '송선동',
 '산막리',
 '부용리',
 '축산리']
In [ ]: